データベース テーブル内の 1 億 2,000 万レコードを効率的に更新するにはどうすればよいですか?
大量レコード更新操作の最適化
問題:
単純な UPDATE ステートメントは、数回実行した後でも失敗します。
解決策:
既存のテーブルを更新する代わりに、SELECT ステートメントを使用して新しいテーブルに必要な値を設定します。このアプローチにより、パフォーマンスが大幅に向上し、直接更新に伴うボトルネックが回避されます。
単純でない場合の手順:
-
必要な値を含む新しいテーブル構造:
- 同じクラスター化インデックス、ID 列、計算列、および更新される新しい列を使用して、別のスキーマの下に元のテーブルを再作成します。
- トリガーを除外します。 、外部キー制約、およびその他の必須ではない制約要素。
-
挿入操作をテストします:
- 行の小さなサブセットを新しいテーブルに挿入して、
-
一括挿入の準備:
- データベースを一括ログまたは単純な復旧モデルに設定します。
- 新しいものを切り捨てるtable.
-
一括挿入を実行します:
- TABLOCK を使用した単一の INSERT ステートメントヒント。
-
データの整合性の検証:
- 新しいテーブルをチェックして、更新が成功したことを確認します。
-
再作成制約とトリガー:
- 別のバッチでスキーマを維持しながら、新しいテーブルにすべての非クラスター化制約、インデックス、トリガーを再作成します。
-
スイッチテーブル:
- 元のテーブルをバックアップ スキーマに移動し、新しいテーブルを目的のスキーマに移動します。
- 必要な調整操作を実行して、発生した変更を調整します。更新プロセス中。
以上がデータベース テーブル内の 1 億 2,000 万レコードを効率的に更新するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。
