MySQLは非構造化データを保存できます
MySQLは非構造化データ(BLOB/テキストフィールド)を保存できますが、この慣行を回避することを強くお勧めします。理由には、非効率的なクエリ、冗長データ、データベースの膨満感、および複雑なクエリには不適切です。より適切なストレージソリューションには、オブジェクトストレージサービスまたはNOSQLデータベースが含まれます。
MySQLは非構造化データを保存できますか?答えは次のとおりです。はい、でもそれをしないでください!
一部のベテランドライバーでさえ、多くの初心者でさえ、この問題について疑問を抱くでしょう。 MySQL、みんなの第一印象は、通常のテーブルとフィールドを備えたリレーショナルデータベースであり、すべてが順調です。写真、オーディオ、ビデオなどの非構造化されたデータは、これらの乱雑なものをMySQLのエレガントなデータベースにどのように詰めることができますか?
答えは次のとおりです。しかし、それをする前に二度考えることを強くお勧めします。
MySQLは、非構造化データを保存する機能を提供します。主な方法は、 BLOB
またはTEXT
タイプフィールドを使用することです。 BLOB
、写真やオーディオなどのバイナリデータを保存するために使用されます。 TEXT
、テキストデータの保存に使用されます。理論的には他のタイプを保存できますが、これは通常推奨されません。
よく見てみましょう:
BLOB
およびTEXT
タイプのフィールドは大量のデータを保存できますが、これは、構造化されていないデータの処理に理想的であることを意味するものではありません。彼らの主な問題は次のとおりです。
-
クエリ非効率的:多数の画像から特定の基準を満たす画像を見つけたいですか?これは、単に
WHERE
でできるかではありません。画像のメタデータを抽出してから検索するなど、追加の処理が必要です。これはデータベースのパフォーマンスに深刻な影響を及ぼし、クエリの速度は非常に遅いため、あなたの人生を疑うかもしれません。 - データの冗長性:すべての画像をデータベースに詰め込み、多くのストレージスペースを占有します。さらに、これらの画像には他の場所にバックアップがある可能性があり、その結果、データの冗長性が生じます。
- データベースの膨満感:データの量が増えると、データベースはますます肥大化し、バックアップと回復が非常に遅くなります。
- 複雑なクエリには適していません:リレーショナルデータベースは構造化データの処理に優れており、SQLベースのクエリ言語は非常に効率的です。ただし、構造化されていないデータの場合、SQLは非常に非効率的であり、他のツールまたはテクノロジーを使用して処理する必要がある場合があります。
それでは、非構造化データをどのように処理する必要がありますか?
私のアドバイスは次のとおりです。MySQLを使用しないでください! MySQLはリレーショナルデータベースであり、非構造化データを処理するために作成されていません。より適切な解決策は、次のような特殊なストレージシステムを使用することです。
- オブジェクトストレージサービス(例:AWS S3、Azure Blobストレージ、Google Cloud Storage):これらのサービスは、高可用性、高スケーラビリティ、低コストの利点を備えた非構造データを保存するように設計されています。これらのサービスに写真、オーディオ、ビデオ、その他のデータをアップロードしてから、MySQLのデータのURLまたはIDのみを保存できます。このようにして、MySQLは少量のデータを保存するだけで、大量の非構造化データを簡単に管理できます。
- NOSQLデータベース(例:MongoDB、Cassandra): NOSQLデータベースはより柔軟で、さまざまなタイプの非構造化データを保存できます。ただし、NOSQLデータベースを選択するには、新しいデータベーステクノロジーと操作方法を学習する必要があるため、慎重に検討する必要があります。
例えば:
ユーザーがアップロードしたアバターを保存するとします。
悪い練習: MySQLテーブルにBLOB
タイプフィールドを追加して、アバターデータを保存します。
優れた練習:アバターをオブジェクトストレージサービス(AWS S3など)にアップロードし、MySQLテーブルにアバターのURLのみを保存します。このようにして、MySQLは文字列を保存するだけで、画像自体はオブジェクトストレージサービスに保存されます。これにより、スペースを節約するだけでなく、クエリ効率が向上します。
最後のアドバイス:データを処理するための適切なツールを選択することによってのみ、半分の労力で結果を2倍に達成できます。ハンマーを使用してネジをねじ込もうとしないでください。 MySQLはリレーショナルデータベースであり、独自の利点と制限があります。これを理解することによってのみ、プロジェクトで立ち往生することを避けることができます。エレガントなコードは効率的であるだけでなく、明確で理解しやすいことを忘れないでください。
以上がMySQLは非構造化データを保存できますの詳細内容です。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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データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

Apacheはデータベースに接続するには、次の手順が必要です。データベースドライバーをインストールします。 web.xmlファイルを構成して、接続プールを作成します。 JDBCデータソースを作成し、接続設定を指定します。 JDBC APIを使用して、接続の取得、ステートメントの作成、バインディングパラメーター、クエリまたは更新の実行、結果の処理など、Javaコードのデータベースにアクセスします。

ソートインデックスは、特定のフィールドによるコレクション内のドキュメントのソートを許可するMongoDBインデックスの一種です。ソートインデックスを作成すると、追加のソート操作なしでクエリ結果をすばやく並べ替えることができます。利点には、クイックソート、オーバーライドクエリ、およびオンデマンドソートが含まれます。構文はdb.collection.createIndex({field:< sort and gt;})、where< sort and> IS 1(昇順)または-1(降順注文)です。また、複数のフィールドをソートするマルチフィールドソートインデックスを作成することもできます。

Debianにgitlabを展開すると、さまざまなデータベースがあります。検索結果によると、以下はいくつかの一般的なデータベースの選択とその関連情報です。SQLite機能:SQLiteは、シンプルな設計、小さなスペース、使いやすい軽量の埋め込みデータベース管理システムであり、独立したデータベースサーバーは不要です。適用可能なシナリオ:埋め込みデバイスで実行する必要がある小さなアプリケーションまたはアプリケーション用。 MySQLの機能:MySQLは、ウェブサイトやアプリケーションで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。

MongoDBデータベースをセットアップするには、コマンドライン(使用およびdb.createcollection())またはMongoシェル(Mongo、Use、DB.CreateCollection())を使用できます。その他の設定オプションには、データベースの表示(DBSの表示)、コレクションの表示(コレクションの表示)、データベースの削除(db.dropdatabase())、db。& collection_name& gt; drop())、挿入文書(db; lt; lt; lt; collection

MongoDBは、柔軟性とスケーラビリティが最新のデータ管理において非常に重要であるため、NOSQLデータベースです。ドキュメントストレージを使用し、大規模で可変データの処理に適しており、強力なクエリとインデックスの機能を提供します。

MongoDBパフォーマンスの最適化は、次の側面を通じて実現できます。1。適切なインデックスを作成し、完全なテーブルスキャンを避け、クエリモードに応じてインデックスタイプを選択し、クエリログを定期的に分析します。 2。効率的なクエリステートメントを記述し、オペレーターの場合は$を使用しないようにし、クエリオペレーターを合理的に使用し、ページ化されたクエリを実行します。 3.データモデルを合理的に設計し、過度のドキュメントを避け、ドキュメント構造を簡潔かつ一貫性を保ち、適切なフィールドタイプを使用し、データシェードを検討します。 4.接続プールを使用してマルチプレックスデータベース接続を使用して、接続オーバーヘッドを削減します。 5.クエリ時間や接続数などのパフォーマンスインジケーターを継続的に監視し、監視データに基づいて最適化戦略を継続的に調整し、最終的にMongoDBの迅速な読み取りと書き込みを実装します。

Mongodbに接続するための主なツールは次のとおりです。1。Mongodbシェル、迅速な表示と簡単な操作の実行に適しています。 2。プログラミング言語ドライバー(Pymongo、Mongodb Javaドライバー、Mongodb node.jsドライバーなど)、アプリケーション開発に適していますが、使用方法をマスターする必要があります。 3。GUIツール(Robo 3T、Compassなど)は、初心者と迅速なデータ表示のためのグラフィカルインターフェイスを提供します。ツールを選択するときは、アプリケーションのシナリオとテクノロジースタックを検討し、接続プールやインデックスの使用などの接続文字列の構成、許可管理、パフォーマンスの最適化に注意する必要があります。
