神奇的MySQL分区_MySQL
bitsCN.com
神奇的MySQL分区
==先看结果==
有两个结构一样的表,no_part_tab 和 part_tab,一个使用了分区,一个不使用,结果如下。
mysql> select * from no_part_tab where c1 = '80000';+-------+--------------------+------------+| c1 | c2 | c3 |+-------+--------------------+------------+| 80000 | testing partitions | 1995-05-25 |+-------+--------------------+------------+1 row in set (1.57 sec)mysql> select * from part_tab where c1 = '80000';+-------+--------------------+------------+| c1 | c2 | c3 |+-------+--------------------+------------+| 80000 | testing partitions | 1995-05-25 |+-------+--------------------+------------+1 row in set (0.02 sec)mysql> update part_tab set c2='zhmsong' where c1 = '80000';Query OK, 1 row affected (0.21 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0mysql> update no_part_tab set c2='zhmsong' where c1 = '80000';Query OK, 1 row affected (15.55 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0mysql> delete from no_part_tab where c1 = '80000';Query OK, 1 row affected (1.46 sec)mysql> delete from part_tab where c1 = '80000';Query OK, 1 row affected (0.02 sec)mysql> select count(*) from no_part_tab;+----------+| count(*) |+----------+| 7999999 |+----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(*) from part_tab;+----------+| count(*) |+----------+| 7999999 |+----------+1 row in set (0.01 sec)mysql> select count(*) from part_tab where c1 >= '80000' and c1 <= '150000';+----------+| count(*) |+----------+| 70000 |+----------+1 row in set (0.05 sec)mysql> select count(*) from no_part_tab where c1 >= '80000' and c1 <= '150000';+----------+| count(*) |+----------+| 70000 |+----------+1 row in set (1.89 sec)mysql> select count(*) from no_part_tab where c2 like '%test%';+----------+| count(*) |+----------+| 7999999 |+----------+1 row in set (1.52 sec)mysql> select count(*) from part_tab where c2 like '%test%';+----------+| count(*) |+----------+| 7999999 |+----------+1 row in set (1.59 sec)mysql> select * from no_part_tab where c2 like '%zhmsong%' limit 10 offset 100;+---------+---------+------------+| c1 | c2 | c3 |+---------+---------+------------+| 1100100 | zhmsong | 2004-05-13 || 1100101 | zhmsong | 1999-05-21 || 1100102 | zhmsong | 2004-05-26 || 1100103 | zhmsong | 1999-06-03 || 1100104 | zhmsong | 2004-06-09 || 1100105 | zhmsong | 1999-06-16 || 1100106 | zhmsong | 2004-06-22 || 1100107 | zhmsong | 1999-06-30 || 1100108 | zhmsong | 2004-07-05 || 1100109 | zhmsong | 1999-07-13 |+---------+---------+------------+10 rows in set (0.22 sec)mysql> select * from part_tab where c2 like '%zhmsong%' limit 10 offset 100;+---------+---------+------------+| c1 | c2 | c3 |+---------+---------+------------+| 1100100 | zhmsong | 2004-05-13 || 1100101 | zhmsong | 1999-05-21 || 1100102 | zhmsong | 2004-05-26 || 1100103 | zhmsong | 1999-06-03 || 1100104 | zhmsong | 2004-06-09 || 1100105 | zhmsong | 1999-06-16 || 1100106 | zhmsong | 2004-06-22 || 1100107 | zhmsong | 1999-06-30 || 1100108 | zhmsong | 2004-07-05 || 1100109 | zhmsong | 1999-07-13 |+---------+---------+------------+10 rows in set (0.22 sec)== 实现==01DROP TABLE IF EXISTS part_tab;02CREATE TABLE part_tab (03 c1 int default NULL,04 c2 varchar(30) default NULL,05 c3 date default NULL06) engine=myisam07 PARTITION BY RANGE (c1) (08 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (100000),09 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (200000),10 PARTITION p3 VALUES LESS THAN (300000),11 PARTITION p4 VALUES LESS THAN (400000),12 PARTITION p5 VALUES LESS THAN (500000),13 PARTITION p6 VALUES LESS THAN (600000),14 PARTITION p7 VALUES LESS THAN (700000),15 PARTITION p8 VALUES LESS THAN (800000),16 PARTITION p9 VALUES LESS THAN (900000),17 PARTITION p10 VALUES LESS THAN (1000000),18 PARTITION p11 VALUES LESS THAN (1100000),19 PARTITION p12 VALUES LESS THAN (1200000),20 PARTITION p13 VALUES LESS THAN (1300000),21 PARTITION p14 VALUES LESS THAN (1400000),22 PARTITION p15 VALUES LESS THAN (1500000),23 PARTITION p16 VALUES LESS THAN (1600000),24 PARTITION p17 VALUES LESS THAN (1700000),25 PARTITION p18 VALUES LESS THAN (1800000),26 PARTITION p19 VALUES LESS THAN (1900000),27 PARTITION p20 VALUES LESS THAN (2000000),28 PARTITION p21 VALUES LESS THAN (2100000),29 PARTITION p22 VALUES LESS THAN (2200000),30 PARTITION p23 VALUES LESS THAN (2300000),31 PARTITION p24 VALUES LESS THAN (2400000),32 PARTITION p25 VALUES LESS THAN (2500000),33 PARTITION p26 VALUES LESS THAN (2600000),34 PARTITION p27 VALUES LESS THAN (2700000),35 PARTITION p28 VALUES LESS THAN (2800000),36 PARTITION p29 VALUES LESS THAN (2900000),37 PARTITION p30 VALUES LESS THAN (3000000),38 PARTITION p31 VALUES LESS THAN MAXVALUE39);4041DROP TABLE IF EXISTS no_part_tab;42create table no_part_tab (43 c1 int(11) default NULL,44 c2 varchar(30) default NULL,45 c3 date default NULL46) engine=myisam;4748DROP PROCEDURE IF EXISTS load_part_tab;4950delimiter //51 52create PROCEDURE load_part_tab()53 begin54 declare v int default 0;55 while v < 800000056 do57 insert into part_tab values (v,'testing partitions',adddate('1995-01-01',(rand(v)*36520) mod 3652));58 set v = v + 1;59 end while;60 end61 //62delimiter ;
bitsCN.com

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











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。
