MySQL管理与优化(6)_MySQL
选择合适的数据类型
CHAR与VARCHAR
- 存储字符串,保存和检索方式不同,CHAR固定长度,VARCHAR可变长度。
- 对比图:
- 严格模式下,若实际值超出字段定义长度,将会抛出错误。
- 范例:
-- 建表mysql> CREATE TABLE vc (v VARCHAR(4), c CHAR(4));Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)-- 插入数据mysql> INSERT INTO vc VALUES('ab ', 'ab ');Query OK, 1 row affected (0.09 sec)-- 查询mysql> SELECT CONCAT(v, '+'), CONCAT(c, '+') FROM vc;+----------------+----------------+| CONCAT(v, '+') | CONCAT(c, '+') |+----------------+----------------+| ab + | ab+ |+----------------+----------------+1 row in set (0.06 sec)
- CHAR比VARCHAR速度快得多,但浪费存储空间。随着MySQL对VARCHAR的性能提升,很多应用也经常用VARCHAR。
- 不同存储引擎对CHAR,VARCHAR的使用原则有所不同:
TEXT与BLOB
- BLOB可保存二进制数据,TEXT只能保存字符串数据。
- BLOB和TEXT会带来一些性能问题,特别是删除操作。删除会留下一些空洞,对以后插入数据到该空洞会有影响,可定期使用OPTIMIZE TABLE进行优化。如,
mysql> CREATE TABLE blob_test( -> id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> content TEXT, -> PRIMARY KEY (id))ENGINE=MyISAM;Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)
插入一些数据后,数据文件大小为:
mysql> SELECT count(1) FROM blob_test;+----------+| count(1) |+----------+| 12288 |+----------+
我们删除一些数据后,文件大小并没有变:
mysql> DELETE FROM blob_test WHERE id > 5000;Query OK, 7288 rows affected (0.16 sec)

当我们执行优化OPTIMIZE TABLE blob_test后,文件大小才缩小:
mysql> OPTIMIZE TABLE blob_test;+---------------------+----------+----------+----------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+---------------------+----------+----------+----------+| mysqltest.blob_test | optimize | status | OK |+---------------------+----------+----------+----------+1 row in set (0.08 sec)
- 可以使用合成的(Synthetic)索引来提高大文本字段(BLOB或TEXT)的查询性能。
- 在不必要的时候避免检索大型的BLOG或TEXT值。
- 可以把BLOG或TEXT列分离到单独的表中。这会加少主表的碎片。
浮点数与定点数
- 对于浮点数,如果插入的值的精度超过定义的精度,则会四舍五入;如果SQLMode为Tranditional,若插入值的精度大于定义的精度,则会报错。
- 定点数与浮点数不一样。定点数以字符串存储,精度更高。
- 使用浮点数和定点数的几个原则:
1. 浮点数存在误差问题;
2. 对货币等对精度敏感的数据,应采用定点数来表示或存储;
3. 若程序中用到浮点数,要注意其误差问题,尽量避免浮点数比较;
4. 注意浮点数中一些特殊值的处理。
日期类型选择
- 对于日期类型的选择在前面的文章也详述过,这里作个简单的总结:
不吝指正。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

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。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
