Wie erzwinge ich Ausführungszeitlimits für MySQL-Abfragen?
Durchsetzung von Ausführungszeitlimits für MySQL-Abfragen
Beim Ausführen von MySQL-Abfragen können Situationen auftreten, in denen übermäßige Ausführungszeiten unerwünscht werden. Um dies zu mildern, hat MySQL einen Mechanismus eingeführt, um maximale Ausführungslimits für bestimmte Abfragen festzulegen.
So legen Sie Ausführungszeitlimits fest
Ab MySQL 5.7.4 ist dies möglich Geben Sie Ausführungszeitlimits in Millisekunden mit dem Hinweis MAX_EXECUTION_TIME an:
SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(1000) */ * FROM table;
wobei 1000 für die steht maximale Zeit in Millisekunden. Dieser Hinweis funktioniert jedoch nur für schreibgeschützte SELECT-Anweisungen.
Variable in MySQL 5.7.8 umbenannt
In MySQL 5.7.8 wurde der Hinweis in max_execution_time umbenannt . Dementsprechend würde die geänderte Abfrage wie folgt lauten:
SELECT /*+ max_execution_time(1000) */ * FROM table;
Einschränkungen
Es ist wichtig zu beachten, dass diese Ausführungszeitbegrenzung nur für die äußerste SELECT-Anweisung gilt. Wenn die Abfrage verschachtelte Abfragen oder Unterabfragen enthält, wird der Grenzwert möglicherweise nicht vererbt. Darüber hinaus ist diese Funktionalität für andere Vorgänge wie INSERT-, UPDATE- oder DELETE-Anweisungen nicht verfügbar.
Fazit
Durch die Verwendung des Hinweises MAX_EXECUTION_TIME können Sie die maximale Zeit steuern MySQL verbringt die Zeit damit, bestimmte schreibgeschützte SELECT-Abfragen auszuführen. Dies trägt dazu bei, zu verhindern, dass außer Kontrolle geratene Abfragen Serverressourcen beanspruchen, und gewährleistet eine bessere Leistung in Szenarien, in denen die Ausführungszeit entscheidend ist.
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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.
