


Comment résoudre l'erreur MySQL 1118 : « Taille de ligne trop grande » lors de la création de tables avec de nombreuses colonnes ?
Erreur : taille de ligne trop grande dans MySQL (code d'erreur : 1118) lors de la création d'une table avec 325 colonnes
Lors de la tentative de création d'une table MySQL avec un grand nombre de colonnes (325 dans ce cas), les utilisateurs peuvent rencontrer l'erreur « Code d'erreur : 1118 Taille de ligne trop grande ». Cette erreur se produit lorsque la taille totale des données dans la ligne du tableau dépasse la taille de ligne maximale autorisée par la base de données.
Pour résoudre ce problème, plusieurs mesures peuvent être prises :
- Changer les colonnes en TEXT ou BLOB : Le message d'erreur suggère de convertir les colonnes en types de données TEXT ou BLOB pour réduire leur taille de stockage. Les types de données TEXT et BLOB sont conçus pour stocker respectivement de grandes quantités de données non structurées ou binaires.
- Activez le format de fichier Barracuda : En ajoutant le paramètre innodb_file_format=Barracuda dans le fichier de configuration MySQL (mon .ini), les utilisateurs peuvent passer au format de fichier Barracuda. Barracuda est un format de fichier plus récent qui offre des performances améliorées et prend en charge des tailles de lignes plus grandes par rapport au format de fichier InnoDB traditionnel.
- Désactiver le mode strict : Le paramètre innodb_strict_mode peut être désactivé pour permettre la création de tableaux qui dépassent la taille maximale des lignes. Notez toutefois que la désactivation du mode strict peut compromettre l'intégrité des données dans certains cas.
Dans l'exemple fourni, l'utilisateur a remplacé les colonnes VARCHAR par TEXT et activé Barracuda, mais l'erreur a persisté. Le problème a finalement été résolu en définissant innodb_strict_mode=0 pour désactiver le mode strict. Cela a permis à la table d'être créée avec succès malgré le dépassement de la limite maximale de taille de ligne. Il est important de noter que la désactivation du mode strict doit être considérée comme un dernier recours en raison de ses implications potentielles sur l'intégrité des données.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
