Wie behebe ich den MySQL-Fehler „Zeilengröße zu groß'?
So ändern Sie die MySQL-Zeilengrößenbeschränkung
Wenn der Fehler „Zeilengröße zu groß (> 8126)“ auftritt, bedeutet dies, dass die maximal zulässige Zeilengröße erreicht ist MySQL wurde überschritten. Um dieses Problem zu beheben, können bestimmte Überlegungen zum Tabellendesign und Anpassungen der Datenbankkonfiguration implementiert werden.
Empfehlungen
Die auf Stack Exchange vorgeschlagene Lösung umfasst das Ändern von Einstellungen in der Datei my.cnf:
- Barracuda-Dateiformat aktivieren: Konfigurieren Sie InnoDB durch Einstellung für die Verwendung des Barracuda-Dateiformats innodb_file_format=Barracuda. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, einen Teil der BLOB-Daten inline zu speichern, wodurch die Zeilengröße reduziert wird.
- Verwenden Sie ROW_FORMAT=COMPRESSED: Ändern Sie das Zeilenformat der Tabelle in ROW_FORMAT=COMPRESSED. Dieses Format reduziert die Größe der BLOB-Daten durch Komprimierung.
Beispielbefehl:
ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
-
Fallback auf MyISAM: In Falls das Problem durch die oben genannten Maßnahmen nicht behoben werden kann, sollten Sie die Verwendung von MyISAM als temporäre Speicher-Engine für interne Daten in Betracht ziehen. Fügen Sie der my.cnf-Datei die folgende Zeile hinzu:
internal_tmp_disk_storage_engine=MyISAM
Nach dem Login kopieren
Überlegungen
- Tabellenschema überprüfen: Untersuchen Sie die Spalten der Tabelle und ihre Datentypen. Erwägen Sie, Spalten, die übermäßig viele Daten enthalten, in TEXT oder BLOB zu ändern.
- Verwenden Sie ein dynamisches oder komprimiertes Zeilenformat: Die Optionen ROW_FORMAT=DYNAMIC oder ROW_FORMAT=COMPRESSED für die Tabelle können dazu beitragen, die Speicherplatznutzung für Daten zu optimieren -schwere Zeilen.
- Erwägen Sie Sharding: Wenn die Tabelle a enthält Wenn Sie eine große Datenmenge benötigen, sollten Sie eine Aufteilung auf mehrere Datenbanken oder Tabellen in Betracht ziehen. Dadurch wird die Zeilengröße in jeder Tabelle reduziert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich den MySQL-Fehler „Zeilengröße zu groß'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
