mysql 20Wデータ1Gサイズみたいに使うと極端に遅いので解決してください
mysql 20W データ サイズ 1G のようなものを使用すると非常に遅いので、解決してください (関連する mysql ビデオ チュートリアルの推奨事項: "mysql チュートリアル")
$sql=SELECT *` FROM `text` where `title`LIKE '%bbd%' limit 0,10 $sql=mysql_query($sql);
この方法。 in 1 数秒以内
ただし、いいねの総数を取得したい場合は、10 秒以上と非常に時間がかかります。 。 。解決策を求めてください。 。
$sqll=SELECT `id` FROM `title` where `title`LIKE '%bbd%' $sqll=mysql_query($sql); $num = mysql_num_rows($sqll);
これには 10 秒以上かかりました
------解決策------- - ---------------
スフィンクスを使用して検索できます
- -----解決策----------------------
無理です。テーブル全体をスキャンしています。インデックスを作成できません!
-----解決策---------
$sqll = SELECT count(*) FROM `title` where `title`LIKE '%bbd%' $sqll = mysql_query($sql); list($num) = mysql_fetch_row($sqll);
もっと早いかもしれません
-----解決策---------- - ----------
単純なインデックスの場合は、フルテキスト インデックスを直接使用する必要があります。複雑なインデックスの場合は、サードパーティのストレージを使用します。スフィンクスなどのエンジンはxとかもあり、Doubanが使っています。
-----解決策---------
select * from tableA from content like "xxx%"
mysql がインデックスを使用する唯一の方法のようです。フルテキストがインデックス化されている場合でも、独自のデータベースの実際の状況に基づいて分析する必要があります。
フルテキストはおそらく次のように機能します
1。 MyISAM テーブルにのみ使用されます
2. MATCH (col1,col2,...) AGAINST ('取得された文字列') を使用して
をクエリします。例: フルテキスト インデックスを追加します。テーブルへの列
ALTER TABLE `text` ADD FULLTEXT `fidx_title` (`title`)
SELECT * FROM `text`WHERE MATCH (title)AGAINST ('ddd')
-----解決策---------
只有fulltext查询了。mysql一到一定的大小,就奇慢无比。
-----解決策---------------------------- --
InnoDB MySQL にトランザクション (コミット) とロールバック (ロールバック) およびクラッシュ回復機能のトランザクションセーフ (ACID 準拠) テーブルを提供します。 InnoDB は、Oracle タイプと一貫した SELECT での行ロック (行レベルでのロック) と非ロック読み取りを提供します。これらの機能により、マルチユーザーの同時操作のパフォーマンスが向上します。
5. LOAD TABLE FROM MASTER 操作は InnoDB では機能しません。ただし、追加の InnoDB 機能の場合は、まず InnoDB テーブルを MyISAM テーブルに変更します。 (外部キーなど) テーブルは適用されません。
------解決策------------------
innodb+ フルテキストインデックスが必要な場合は、変更するだけですスフィンクス、メインへ 読み取りと書き込みの分離から完了する

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ビッグ データ構造の処理スキル: チャンキング: データ セットを分割してチャンクに処理し、メモリ消費を削減します。ジェネレーター: データ セット全体をロードせずにデータ項目を 1 つずつ生成します。無制限のデータ セットに適しています。ストリーミング: ファイルやクエリ結果を 1 行ずつ読み取ります。大きなファイルやリモート データに適しています。外部ストレージ: 非常に大規模なデータ セットの場合は、データをデータベースまたは NoSQL に保存します。

MySQL クエリのパフォーマンスは、検索時間を線形の複雑さから対数の複雑さまで短縮するインデックスを構築することで最適化できます。 PreparedStatement を使用して SQL インジェクションを防止し、クエリのパフォーマンスを向上させます。クエリ結果を制限し、サーバーによって処理されるデータ量を削減します。適切な結合タイプの使用、インデックスの作成、サブクエリの使用の検討など、結合クエリを最適化します。クエリを分析してボトルネックを特定し、キャッシュを使用してデータベースの負荷を軽減し、オーバーヘッドを最小限に抑えます。

PHP で MySQL データベースをバックアップおよび復元するには、次の手順を実行します。 データベースをバックアップします。 mysqldump コマンドを使用して、データベースを SQL ファイルにダンプします。データベースの復元: mysql コマンドを使用して、SQL ファイルからデータベースを復元します。

MySQLテーブルにデータを挿入するにはどうすればよいですか?データベースに接続する: mysqli を使用してデータベースへの接続を確立します。 SQL クエリを準備します。挿入する列と値を指定する INSERT ステートメントを作成します。クエリの実行: query() メソッドを使用して挿入クエリを実行します。成功すると、確認メッセージが出力されます。

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PHP を使用して MySQL テーブルを作成するには、次の手順が必要です。 データベースに接続します。データベースが存在しない場合は作成します。データベースを選択します。テーブルを作成します。クエリを実行します。接続を閉じます。

Oracle データベースと MySQL はどちらもリレーショナル モデルに基づいたデータベースですが、Oracle は互換性、スケーラビリティ、データ型、セキュリティの点で優れており、MySQL は速度と柔軟性に重点を置いており、小規模から中規模のデータ セットに適しています。 ① Oracle は幅広いデータ型を提供し、② 高度なセキュリティ機能を提供し、③ エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。① MySQL は NoSQL データ型をサポートし、② セキュリティ対策が少なく、③ 小規模から中規模のアプリケーションに適しています。
