使用MyISAM表和InnoDB的一些记录_MySQL
key_buffer_size - 这对MyISAM表来说非常重要。如果只是使用MyISAM表,可以把它设置为可用内存的 30-40%。合理的值取决于索引大小、数据量以及负载。
记住,MyISAM表会使用操作系统的缓存来缓存数据,因此需要留出部分内存给它们,很多情况下数据比索引大多了。尽管如此,需要总是检查是否所有的 key_buffer 都被利用了。
.MYI 文件只有 1GB,而 key_buffer 却设置为 4GB 的情况是非常少的。这么做太浪费了。如果你很少使用MyISAM表,那么也保留低于 16-32MB 的 key_buffer_size 以适应给予磁盘的临时表索引所需。
innodb_buffer_pool_size - 这对Innodb表来说非常重要。Innodb相比MyISAM表对缓冲更为敏感。MyISAM可以在默认的 key_buffer_size 设置下运行的可以,然而Innodb在默认的 innodb_buffer_pool_size 设置下却跟蜗牛似的。由于Innodb把数据和索引都缓存起来,无需留给操作系统太多的内存,因此如果只需要用Innodb的话则可以设置它高达 70-80% 的可用内存。如果你的数据量不大,并且不会暴增,那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了。
innodb_additional_pool_size - 这个选项对性能影响并不太多,至少在有差不多足够内存可分配的操作系统上是这样。不过如果你仍然想设置为 20MB(或者更大),因此就需要看一下Innodb其他需要分配的内存有多少。
innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高,但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB,跟据服务器大小而异。innodb_log_buffer_size 默认的设置在中等强度写入负载以及较短事务的情况下,服务器性能还可以。如果存在更新操作峰值或者负载较大,就应该考虑加大它的值了。如果它的值设置太高了,可能会浪费内存。它每秒都会刷新一次,因此无需设置超过1秒所需的内存空间。通常 8-16MB 就足够了。越小的系统它的值越小。
innodb_flush_logs_at_trx_commit 是否为Innodb比MyISAM慢1000倍而头大?看来也许你忘了修改这个参数了。默认值是 1,这意味着每次提交的更新事务(或者每个事务之外的语句)都会刷新到磁盘中,而这相当耗费资源,尤其是没有电池备用缓存时。很多应用程序,尤其是从 MyISAM转变过来的那些,把它的值设置为 2 就可以了,也就是不把日志刷新到磁盘上,而只刷新到操作系统的缓存上。日志仍然会每秒刷新到磁盘中去,因此通常不会丢失每秒1-2次更新的消耗。如果设置为 0 就快很多了,不过也相对不安全了。MySQL服务器崩溃时就会丢失一些事务。设置为 2 指挥丢失刷新到操作系统缓存的那部分事务。
table_cache - 打开一个表的开销可能很大。例如MyISAM把MYI文件头标志该表正在使用中。你肯定不希望这种操作太频繁,所以通常要加大缓存数量,使得足以最大限度地缓存打开的表。它需要用到操作系统的资源以及内存,对当前的硬件配置来说当然不是什么问题了。如果你有200多个表的话,那么设置为 1024 也许比较合适(每个线程都需要打开表),如果连接数比较大那么就加大它的值。我曾经见过设置为 100,000 的情况。
thread_cache - 线程的创建和销毁的开销可能很大,因为每个线程的连接/断开都需要。我通常至少设置为 16。如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大,那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
query_cache - 如果你的应用程序有大量读,而且没有应用程序级别的缓存,那么这很有用。不要把它设置太大了,因为想要维护它也需要不少开销,这会导致MySQL变慢。通常设置为 32-512Mb。设置完之后最好是跟踪一段时间,查看是否运行良好。在一定的负载压力下,如果缓存命中率太低了,就启用它。

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.
