


SQL vs. Anwendungsberechnungen: Wo soll ich meine Datenverarbeitung durchführen?
Bewertung der Berechnungsleistung: SQL vs. Anwendung
In einem Datenverarbeitungsszenario mit Berechnungen besteht die Wahl zwischen der Ausführung in SQL oder in einer Die Anwendung wirft Fragen zur Leistung und Ressourcenzuweisung auf. In diesem Artikel werden die Vor- und Nachteile jedes Ansatzes untersucht.
SQL-Berechnungen
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Vorteile:
- Datenbankserver sind für satzbasierte Vorgänge optimiert und verarbeiten möglicherweise große Datenmengen effizient.
- Aggregationen können innerhalb von Indizes durchgeführt werden, wodurch Festplatten-E/A minimiert werden.
- SQL-Befehle bieten spezielle Funktionen und Operatoren, die speziell für die Datenbankmanipulation entwickelt wurden.
-
Nachteile:
- Aufwändige Berechnungen können möglich sein schwieriger in der SQL-Syntax auszudrücken.
- Prozedurarbeit und Fehlerbehandlung sind nicht so robust wie in Programmiersprachen.
- Der Bandbreitenverbrauch kann aufgrund der Datenübertragung von der Datenbank zur Anwendung höher sein.
Anwendung Berechnungen
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Vorteile:
- Komplexe Berechnungen können einfacher und effizienter in einer Programmiersprache umgesetzt werden.
- Die Verarbeitung erfolgt auf dem Anwendungsserver, was mehr Kontrolle und Flexibilität ermöglicht.
- Fehler Handhabung und Debugging werden durch moderne Programmiersprachen erleichtert.
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Nachteile:
- Die Skalierung kann als Anwendungsserver eingeschränkt sein neigen dazu, stärker eingeschränkt zu sein als Datenbankserver, die skaliert werden können.
- Daten müssen aus der Datenbank abgerufen und dorthin übertragen werden die Anwendung, was die Bandbreitennutzung erhöhen kann.
Empfohlener Ansatz
Der optimale Ansatz hängt vom spezifischen Anwendungsfall ab:
- Komplexe Berechnungen und große Datenmengen: Die Durchführung von Berechnungen in der Datenbank wird bevorzugt aufgrund seiner satzbasierten Verarbeitungsfähigkeiten und des reduzierten Bandbreitenverbrauchs.
- Einfache Berechnungen und kleinere Datensätze:Die Verarbeitung von Berechnungen in der Anwendung bietet möglicherweise mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.
Zusätzliche Überlegungen:
- Vermeiden Sie das Durchlaufen von Datensätzen in SQL; Nutzen Sie stattdessen satzbasierte Operationen.
- Erwägen Sie, rechenintensive Berechnungen zwischenzuspeichern, um die Leistung zu verbessern.
- Führen Sie Leistungstests durch, um genau den effizientesten Ansatz für Ihr spezielles Szenario zu ermitteln.
- Konzentrieren Sie die Rolle der Datenbank auf das Speichern und Abrufen von Daten, während komplexe Berechnungen der Anwendung vorbehalten bleiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSQL vs. Anwendungsberechnungen: Wo soll ich meine Datenverarbeitung durchführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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 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.

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.
