MySQL を学習するためのデータ圧縮および高速化のテクニックは何ですか?
MySQL を学習するためのデータ圧縮および高速化のテクニックは何ですか?
MySQL は、一般的に使用されるリレーショナル データベース管理システムとして、大規模なデータの保存と処理に広く使用されています。ただし、データ量が増加し、クエリの負荷が増加するにつれて、データベースのパフォーマンスの最適化が重要なタスクになります。中でも、データ圧縮と高速化の技術は、データベースのパフォーマンスを向上させる重要な要素の 1 つです。この記事では、一般的に使用される MySQL データ圧縮および高速化手法をいくつか紹介し、関連するコード例を示します。
データ圧縮スキル:
-
圧縮ストレージ エンジン: MySQL は、InnoDB、MyISAM などのさまざまなストレージ エンジンを提供します。このうち、InnoDB は行レベルの圧縮をサポートしており、圧縮アルゴリズム (Zlib や LZ4 など) を構成することでデータの保存スペースを削減できます。以下は、InnoDB テーブルの圧縮設定の例です。
ALTER TABLE table_name ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
ログイン後にコピーKEY_BLOCK_SIZE
の値を設定して、圧縮率とパフォーマンスのバランスを調整します。 パーティション圧縮: MySQL はパーティション テーブルをサポートしており、範囲やリストなどのルールに従ってテーブルをパーティション分割することで、クエリ中に必要なパーティション データのみを操作できるようになり、クエリ時間が短縮されます。以下は例です:
CREATE TABLE sales ( id INT, amount INT, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) ( PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (2020), PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021) );
ログイン後にコピーこのように、2020 年の売上データのクエリには、
p2020
という名前のパーティション テーブルのみが含まれます。
データ高速化スキル:
インデックスの作成: インデックスはクエリ速度を向上させる重要な手段であり、特性に応じて適切なインデックスを作成できます。クエリフィールドの。次に、インデックスの作成例を示します。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
ログイン後にコピーキャッシュの使用: MySQL は、同じデータの繰り返しクエリを回避するために、クエリ結果をキャッシュできるクエリ キャッシュ メカニズムを提供します。以下はクエリ キャッシュを有効にする例です。
SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;
ログイン後にコピー適切なキャッシュ サイズを設定することで、実際の状況に基づいてクエリのパフォーマンスを向上させることができます。
サブデータベースとテーブル: データの量が非常に大きい場合は、サブデータベースとテーブルを検討し、データを複数のライブラリまたはテーブルに分散して、クエリを容易にすることができます。単一データベースの圧力。以下は分割テーブルの例です:
CREATE TABLE sales_2020 LIKE sales; ALTER TABLE sales_2020 ADD PRIMARY KEY (id); INSERT INTO sales_2020 SELECT * FROM sales WHERE YEAR(sale_date) = 2020;
ログイン後にコピーこのように、2020 年の売上データをクエリするときは、
sales_2020
という名前のテーブルをクエリするだけで済みます。
要約すると、MySQL のデータ圧縮および高速化技術は、ストレージ エンジンの圧縮、パーティション圧縮、インデックス作成、キャッシュ、サブデータベースとサブテーブルをカバーします。特定のビジネス ニーズとデータ サイズに応じて、データベースのパフォーマンスを向上させる適切な手法を選択できます。
リファレンス:
- [MySQL::Compression](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-compression.html)
- [MySQL::パーティション管理](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/partitioning-management.html)
- [MySQL::クエリ キャッシュ] ( https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/query-cache.html)
- [MySQL::InnoDB インデックス](https://dev.mysql.com/doc / refman/8.0/en/innodb-index-types.html)
以上がMySQL を学習するためのデータ圧縮および高速化のテクニックは何ですか?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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MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

MySQLは、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)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

次の手順でphpmyadminを開くことができます。1。ウェブサイトコントロールパネルにログインします。 2。phpmyadminアイコンを見つけてクリックします。 3。MySQL資格情報を入力します。 4.「ログイン」をクリックします。

NAVICATプレミアムを使用してデータベースを作成します。データベースサーバーに接続し、接続パラメーターを入力します。サーバーを右クリックして、[データベースの作成]を選択します。新しいデータベースの名前と指定された文字セットと照合を入力します。新しいデータベースに接続し、オブジェクトブラウザにテーブルを作成します。テーブルを右クリックして、データを挿入してデータを挿入します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

手順に従って、NAVICATで新しいMySQL接続を作成できます。アプリケーションを開き、新しい接続(CTRL N)を選択します。接続タイプとして「mysql」を選択します。ホスト名/IPアドレス、ポート、ユーザー名、およびパスワードを入力します。 (オプション)Advanced Optionsを構成します。接続を保存して、接続名を入力します。

データベースから直接削除された行を直接回復することは、バックアップまたはトランザクションロールバックメカニズムがない限り、通常不可能です。キーポイント:トランザクションロールバック:トランザクションがデータの回復にコミットする前にロールバックを実行します。バックアップ:データベースの定期的なバックアップを使用して、データをすばやく復元できます。データベーススナップショット:データベースの読み取り専用コピーを作成し、データが誤って削除された後にデータを復元できます。削除ステートメントを使用して注意してください:誤って削除されないように条件を慎重に確認してください。 WHERE句を使用します:削除するデータを明示的に指定します。テスト環境を使用:削除操作を実行する前にテストします。

Redisは、単一のスレッドアーキテクチャを使用して、高性能、シンプルさ、一貫性を提供します。 I/Oマルチプレックス、イベントループ、ノンブロッキングI/O、共有メモリを使用して同時性を向上させますが、並行性の制限、単一の障害、および書き込み集約型のワークロードには適していません。
