データベース テーブル内の 1 億 2,000 万レコードを迅速に更新するにはどうすればよいですか?
1 億 2,000 万レコードを迅速に更新するためのヒント
1 億 2,000 万レコードを含むテーブルを更新しようとすると、パフォーマンスの問題が発生するのが一般的な課題です。 UPDATE ステートメントを使用する従来のアプローチは非常に遅く、完了するまでに数時間、場合によっては数日かかる場合があります。
直接更新を試みる代わりに、SELECT ステートメントを使用して 2 番目 テーブルにデータを設定することを検討してください。このアプローチは、以下に示すように、パフォーマンスに大きな利点をもたらします。
単純なケース:
-
クラスター化インデックスがなく、DML が低い期間のテーブルの場合アクティビティ:
- 実行: SELECT *, new_col = 1 INTO clone.BaseTable FROM dbo.BaseTable
- 新しいテーブルにインデックスや制約などを再作成します
- ALTER SCHEMA ... TRANSFER を使用して古いテーブルと新しいテーブルを切り替えます
- ドロップ古いtable
非単純なケース:
- 別のスキーマで同じ名前の BaseTable を再作成します (clone. BaseTable)
- クラスター化インデックス、ID 列、計算列、および新しい INT 列
- トリガー、外部キー制約、非クラスター化インデックス、およびチェック制約を除外します 少数の行で挿入をテストします
- クローンテーブルを切り詰めて完全な実行を実行します。 insert
- 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
- dbo.BaseTable をバックアップ スキーマに移動し、clone.BaseTable を dbo スキーマに移動します
以上がデータベース テーブル内の 1 億 2,000 万レコードを迅速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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INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。
