INT oder GUID für Datenbank-IDs: Was bietet eine bessere Leistung?
INT vs. Unique-Identifier für Datenbank-ID-Felder: Leistungsaspekte
Frage:
Welcher Datentyp eignet sich beim Entwerfen einer SQL Server-Datenbank besser für ein ID-Feld: INT oder eindeutiger Bezeichner? (GUID)?
Analyse:
Die Wahl zwischen INT und GUID hängt vom Anwendungsfall und den Leistungsanforderungen ab.
INT (Ganzzahl):
-
Vorteile:
- Kompakte Datengröße (4 Bytes für INT, 8 Bytes für BIGINT)
- Bestimmte schnellere Suche und Zusammenführung von Vorgängen Szenarien
-
Nachteile:
- Nicht global eindeutig, erfordert zusätzliche Handhabung für verteilte Systeme
- Auto -Inkrementelle INTs können zu Leistungseinbußen führen Zeit
GUID (Unique Identifier):
-
Vorteile:
- Global eindeutig, wodurch sichergestellt wird, dass keine doppelten Werte verteilt sind Systeme
- Stabile Leistung, auch bei hohem Datenvolumen
-
Nachteile:
- Größer Datengröße (16 Byte)
- Kann bei Verwendung als Cluster-Schlüssel aufgrund der hohen Größe zu Leistungsproblemen führen Zufälligkeit
Überlegungen zur Leistung:
Wie bereits erwähnt, hängen Leistungsbedenken von der Verwendung der Spalte ab.
-
Gruppiert Indizes:
- INTs werden aufgrund ihrer inhärenten Reihenfolge im Allgemeinen nicht für Clustered-Indizes empfohlen, was zu einer Seitenfragmentierung führen kann.
- GUIDs können möglicherweise Leistungsprobleme verursachen Aufgrund ihrer zufälligen Natur gruppieren sich Schlüssel, was zu einer ineffizienten Indexseite führt Abruf.
-
Nicht-Clustered-Indizes:
- Die Verwendung von GUIDs für Nicht-Clustered-Indizes ist zwar weniger kritisch als bei Clustered-Indizes. Clustered-Indizes können aufgrund ihrer Größe immer noch zu Leistungseinbußen führen Größe.
Fazit:
Im Allgemeinen wird die Verwendung empfohlen, es sei denn, Sie haben einen besonderen Bedarf an global eindeutigen Bezeichnern INTs für ID-Felder in Datenbanken. INTs bieten eine kleinere Datengröße und ermöglichen eine schnellere Verarbeitung und effizientere Indizierung. Wenn jedoch die globale Eindeutigkeit im Vordergrund steht oder das Datenvolumen extrem groß ist, können GUIDs eine geeignete Option sein, wenn auch mit potenziellen Auswirkungen auf die Leistung.
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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.

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 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.

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.
