几个缩减MySQL以节省磁盘空间的建议_MySQL
我们在工作中时常会遇到一些客户的TPS\QPS都不太高,但磁盘占用非常大,一旦单实例空间太大,像内存、网络、CPU以及备份都将增加相应的开销。可能仅仅是由于空间不满足使得我们不得不进行扩容,下面的方法提供给大家参考。有则改之无则加勉。
1、表结构设计上
1) 字符集是否遵循了最小化原则?(能用latin的就不用gbk。能用gbk的就不用utf8)
2) 索引上是否有滥用?(根本不使用的字段建索引、不适合建索引的字段建索引、重复建索引或者不能很好的利用前缀索引等)
3) 冗余字段是否太多?(各表中不用的或者字段冗余太多)
4) 不正确的字段类型?(能用1个字节非要用几个字节,像枚举类、状态类比较常见)
5) 将较长的字段或者几个字段组合做为主键?(主键最好用mysql自增)
具体事例如下:
CREATE TABLE `class_meta` ( `class_name` varchar(128) NOT NULL COMMENT '类名', `class_desc` varchar(2048) default '' COMMENT '类的描述', `class_status` char(20) default 'test1' COMMENT 'test1,test2', PRIMARY KEY (`class_name`), UNIQUE KEY `cm_cn_uk` (`class_name`), KEY `cm_cd_ind` (`class_desc`(767)), KEY `cm_cs_ind` (`class_status`), KEY `cm_cdcn_ind` (`class_desc`(767),`class_name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 COMMENT='meta信息';
通过上面的表结构能看到如下地方不合适
1、主键与唯一索引明显重复,索引cm_cd_ind与索引cm_cdcn_ind索引重复(这种情况经常出现,大家留意下)
2、cm_cs_ind如果两个状态分布均匀也明显不合适建索引
3、class_desc由于是描述性质的,也不合适建索引
4、最好以自增做为主键,可以减少整表的空间
5、class_status列明显可以用tinyint来存,可以省下19个字节
2、存储内容上
1) 是否将图片、视频、音乐等大数据存储在表中?(表里最好只保留路径而不是实际的文件内容)
3、数据保留上
1)是否有已过期而未删除的数据?(对于无效数据及时清理或者进行历史归档)
4、后期维护上
1)是否对经常删除的表进行维护(optimize table)
建议:
1、在性能要求不高的case中(并发不太高),可以考虑使用压缩表。一般压缩率在30%-70%之间,收益非常可观。
2、对于删除非常频繁的表要定期进行优化,使表中碎片减少。提高查询、写入的性能。
3、在表结构设计上,一定要发扬“斤斤计较”的精神,能用1个字节表示的坚决不用2个字节。
4、尽量减少大字段的使用。
ps:经常在跟开发评审表结构的时候,时常会被笑话说DBA太抠门,一点都不大气。当数据量小的时候可能大家不觉得,但当你的数据级到T或者P的时候,哪怕多省几个字节都是非常可观的,给大家简单算笔账,如果我们将一张5亿条记录的表,字段从100个字节降到60个字节(应该很容易做到吧),那么不算上索引将节约大约18G的空间。

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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。

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 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。

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。

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。

PHP で MySQL ストアド プロシージャを使用するには: PDO または MySQLi 拡張機能を使用して、MySQL データベースに接続します。ストアド プロシージャを呼び出すステートメントを準備します。ストアド プロシージャを実行します。結果セットを処理します (ストアド プロシージャが結果を返す場合)。データベース接続を閉じます。

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

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。
