


Warum gibt MySQL den Fehler „Zeilengröße zu groß' (1118) aus und wie kann ich ihn beheben?
MySQL-Fehler „Zeilengröße zu groß“ (Code 1118): Eine umfassende Erklärung
Beim Versuch, eine Tabelle mit einer erheblichen Anzahl von Spalten zu erstellen B. im Beispiel mit 325 Spalten, gibt MySQL möglicherweise einen Fehler aus, der darauf hinweist, dass die Zeilengröße den maximalen Grenzwert überschreitet. Dieser Fehler tritt häufig bei der Arbeit mit großen Tabellen auf und kann ziemlich frustrierend sein.
Einer der in der Frage erwähnten Schritte zur Fehlerbehebung umfasst die Änderung von VARCHAR-Spalten in TEXT oder BLOB. Die Datentypen TEXT und BLOB werden zum Speichern großer Datenmengen wie Text- oder Binärdaten verwendet und können im Vergleich zu VARCHAR mehr Daten aufnehmen. Darüber hinaus zielt die Einführung des Barracuda-Dateiformats in MySQL darauf ab, die Leistung und Skalierbarkeit insbesondere bei großen Tabellen zu verbessern.
Allerdings heißt es in der Frage, dass der Fehler auch nach Umsetzung dieser Maßnahmen weiterhin besteht. Um dieses Problem zu beheben, besteht eine andere Lösung darin, den MySQL-Konfigurationsparameter innodb_strict_mode zu ändern.
Innodb_strict_mode auf 0 setzen:
Gemäß der MySQL-Dokumentation führt das Setzen von innodb_strict_mode auf 0 zu Deaktivierungen bestimmte Prüfungen und ermöglicht eine mildere Handhabung der Datenvalidierung. Dies kann den Fehler beheben, der damit zusammenhängt, dass die Zeilengröße den Grenzwert überschreitet.
So ändern Sie innodb_strict_mode:
- Öffnen Sie die MySQL-Konfigurationsdatei (my.ini oder my.ini). .cnf).
- Suchen Sie den Abschnitt [mysqld].
- Fügen Sie Folgendes hinzu Zeile:
innodb_strict_mode = 0
- Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie den MySQL-Dienst neu.
Sobald innodb_strict_mode auf 0 gesetzt ist, wird die Durchsetzung der Zeilengrößenbeschränkung gelockert , sodass die Tabelle ohne den vorherigen Fehler erstellt werden kann.
Es ist wichtig zu beachten, dass das Deaktivieren des strikten Modus Auswirkungen auf haben kann Datenintegrität und -genauigkeit. Daher wird empfohlen, diese Lösung sorgfältig zu verwenden und die Auswirkungen auf die Funktionalität der Datenbank zu berücksichtigen.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
