php mysqlのクエリ効率について教えてください。
php mysqlのクエリ効率について教えてください
Excelドキュメントのデータをmysqlデータベースにアップロードし、同じIDカードがデータベースにすでに存在する場合、ExcelファイルのIDカード列をクエリする必要があります。この場合、このレコードはインポートされません。
現在、次のステートメントを使用してクエリを実行しています:
SELECT id FROM information WHERE idcard = '$sfz' LIMIT 1
返された結果の数が 0 より大きい場合、その結果は存在します。
しかし、5,000 件を超えるデータを 1 つずつクエリして判断してデータベースに挿入すると、完了するまでに 1 分近くかかります。
もっと良いアイデアはありますか?
-----解決策---------
それならあなたがそうするのは何も悪いことではありません。または、idcard にインデックスを追加することもできます。
ただし、一度選択して INSERT するのと同様、インデックスの更新にも時間がかかります。
mysql がインデックスを更新するまでの遅延時間を設定するか、
すべてを一度に選択してレコードにタグを追加して挿入します。
------解決策------------------
主催者はまだ解決していません。 。 。 ...
基本的には上記のすべてなので、テストした後、どちらが良いかを選択できます。
特定のデータやコードはありません。
解決策は依然として独自のデバッグとテストに依存します。

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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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MySQL 8.4 (2024 年時点の最新の LTS リリース) で導入された主な変更の 1 つは、「MySQL Native Password」プラグインがデフォルトで有効ではなくなったことです。さらに、MySQL 9.0 ではこのプラグインが完全に削除されています。 この変更は PHP および他のアプリに影響します

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。
