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- MongoDB Sharding : 대량 데이터에 대한 데이터베이스 스케일링
- MongoDBSharding은 여러 서버에 데이터를 분산시켜 데이터베이스 성능과 용량을 향상시키는 수평 스케일링 기술입니다. 1) 샤딩 활성화 : Sh.enableSharding ( "mydatabase"). 2) SHARD 키를 설정하십시오 : ShardCollection ( "MyDatabase.MyCollection", { "userId": 1}). 3) 적절한 샤드 키 및 블록 크기를 선택하고 쿼리 성능 및로드 밸런싱을 최적화하며 효율적인 데이터 관리 및 확장을 달성하십시오.
- 몽고DB 310 2025-04-07 00:08:21
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- MySQL의 접두사 색인은 무엇이며 언제 유용/문제가 있습니까?
- Prefix Indexing은 쿼리 성능을 최적화하는 데 사용되는 MySQL의 도구입니다. 문자열 필드의 첫 N 문자를 색인하여 인덱스 크기를 줄입니다. 접두사 색인을 사용할 때는 다음과 같은주의를 기울여야합니다. 1. 적절한 접두사 길이를 선택하십시오. 2. 문자열의 중간 또는 후면 문자와 관련된 쿼리 조건을 피하십시오.
- MySQL 튜토리얼 430 2025-04-07 00:08:01
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- MySQL Query Optimizer 힌트를 어떻게 사용할 수 있습니까 (예 : Index, Force Index 사용)?
- MySQL 쿼리 최적화 팁을 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 1. 사용 된 인덱스 프롬프트 최적화를 사용하여 지정된 인덱스에 우선 순위를 부여합니다. 2. ForceIndex를 사용하여 Optimizer가 지정된 인덱스를 사용하도록 강요합니다. 이러한 프롬프트를 SQL 쿼리에 추가하면 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 잘못된 인덱스를 선택하고 ForceIndex의 과도한 사용을 피하고 설명 진술을 통해 디버깅해야합니다.
- MySQL 튜토리얼 612 2025-04-07 00:06:11
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- 고급 SQL 마스터 링 : 실제 사례 및 사례 연구
- 고급 SQL 기술은 창 함수 및 CTE를 통해 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다. 1. 창 함수는 판매 순위 계산과 같은 그룹화없이 집계 작업을 허용합니다. 2. CTE는 저자의 평균 판매 계산과 같은 복잡한 쿼리를 단순화하기 위해 임시 결과 세트를 정의합니다. 이러한 기술을 마스터하면 쿼리 성능을 최적화하고 데이터 분석 기능을 향상시킬 수 있습니다.
- SQL 413 2025-04-07 00:01:52
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- 쿼리는 Navicat에 어디에 저장됩니까?
- Navicat에서 쿼리는 쿼리 창에 저장되고 쿼리 기록 및 저장된 쿼리 파일을 통해 관리됩니다. 1. 쿼리 기록은 모든 쿼리 작업을 자동으로 기록하며, 이는 히스토리 버튼을 통해보고 및 다시 실행할 수 있습니다. 2. 쿼리는 쉬운 구성, 공유 및 유지 관리를 위해 .SQL 파일로 저장할 수 있습니다.
- navicat 751 2025-04-06 00:19:02
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- Redis Pub/Sub : 실시간 메시징 및 커뮤니케이션 패턴
- RedisPub/Sub는 인스턴트 메시징 시나리오에 적합한 효율적인 실시간 메시징 메커니즘입니다. 1) 게시자는 게시 명령을 사용하여 채널로 메시지를 보냅니다. 2) 가입자는 구독 명령을 사용하여 채널을 구독합니다. 3) 가입자는 듣기 명령을 통해 메시지를 수신합니다.
- Redis 582 2025-04-06 00:17:50
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- MongoDB 복제 : 고 가용성 및 데이터 중복성 보장
- MongoDB의 복제 세트는 다음 단계를 통해 고 가용성과 데이터의 중복성을 보장합니다. 1) 데이터 동기화 : 마스터 노드 레코드는 작업을 작성하고 복제 노드는 Oplog를 통해 데이터를 동기화합니다. 2) 심장 박동 감지 : 노드는 정기적으로 하트 비트 신호 감지 상태를 보냅니다. 3) 장애 조치 : 마스터 노드가 실패하면 복제 노드는 새 마스터 노드를 선택하여 서비스가 방해되지 않도록합니다.
- 몽고DB 560 2025-04-06 00:14:41
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- SQL 인터뷰 질문 및 답변 : ACE 귀하의 데이터 엔지니어/분석가 인터뷰
- SQL 인터뷰 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다. 1. 하위 쿼리 및 정렬을 사용하여 두 번째로 높은 직원을 찾으십시오. 2. 각 부서에서 그룹화 및 하위 쿼리를 사용하여 가장 작은 직원을 찾으십시오. 3. 복잡한 분석을 위해 창 함수를 사용하십시오. 이러한 SQL 기술 및 모범 사례를 마스터하면 데이터 엔지니어링 및 데이터 분석 인터뷰에서 눈에 띄고 실제 작업을 편하게하는 데 도움이됩니다.
- SQL 178 2025-04-06 00:13:32
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- 대형 InnoDB 테이블에서 카운트 (*) 쿼리를 최적화하기위한 전략.
- innodb 테이블의 쿼리 최적화 (*) 쿼리는 다음 방법으로 수행 할 수 있습니다. 1. 근사 값을 사용하여 임의의 샘플링을 통해 총 행 수를 추정합니다. 2. 스캔 범위를 줄이기위한 인덱스 생성; 3. 구체화 된 뷰를 사용하여 결과를 사전 계산하고 정기적으로 새로 고쳐 쿼리 성능을 향상시킵니다.
- MySQL 튜토리얼 624 2025-04-06 00:10:50
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- PHPMYADMIN 문제 해결 : 일반적인 문제 및 오류 해결
- Phpmyadmin FAQ 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 1. 로그인 실패 : 사용자 이름, 비밀번호 및 구성 파일에서 데이터베이스 연결 정보를 확인하십시오. 2. 불충분 한 권한 : MySQL의 보조금 명세서를 사용하여 권한을 조정하십시오. 3. SQL 구문 오류 : SQL 문을 두 번 확인하고 phpmyadmin의 SQL 쿼리 창을 사용하여 테스트하고 디버그하십시오.
- phpMyAdmin 1054 2025-04-06 00:08:32
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- innodb_flush_log_at_trx_commit은 성능과 내구성에 어떤 영향을 미칩니 까?
- innodb_flush_log_at_trx_commit의 값은 InnoDB가 Redolog의 플러시 작업을 처리하는 방법을 결정합니다. 1. 값이 1 인 경우 모든 트랜잭션 커밋이 가장 높은 데이터 내구성을 보장하기 위해 모든 트랜잭션 커밋을 플러시합니다. 그러나 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2. 값이 0이면 매 초마다 새로 고쳐 성능을 향상 시키지만 마지막 초 동안 데이터를 잃을 수 있습니다. 3. 값이 2 인 경우 운영 체제 캐시에 기록됩니다. 성능은 처음 두 가지 사이이지만 여전히 데이터 손실의 위험이 있습니다.
- MySQL 튜토리얼 451 2025-04-06 00:07:41
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- 고급 Oracle SQL 튜닝 : 전문가를위한 쿼리 성능 최적화
- oraclesql 튜닝은 다음 단계를 통해 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 부서 열에 대한 색인 생성과 같은 적절한 인덱스를 만듭니다. 2. 실행 계획을 분석하고 설명 계획 명령을 사용하여보고 최적화하십시오. 3. 불필요한 연결 작업을 피하기 위해 하위 쿼리를 사용하는 것과 같은 SQL 재 작성을 수행하십시오. 이러한 방법을 통해 Oracle 데이터베이스의 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- Oracle 587 2025-04-06 00:06:12
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- MySQL 복제에서 글로벌 트랜잭션 식별자 (GTIDS)는 무엇입니까?
- GTID는 MySQL 복제에 사용되어 각 트랜잭션이 고유하게 실행되도록합니다. 1) GTID는 UUID 및 증분 트랜잭션 ID로 구성되어 데이터 동기화를 단순화합니다. 2) GTID 복제를 활성화하려면 GTID_MODE 및 ENFORCE_GTID_CONSISTENIS를 마스터 서버에서 ON으로 설정하고 슬레이브 서버에서 Master_Auto_Position = 1을 사용해야합니다. 3) GTID는 다중 소스 복제를 지원하지만 거래 주문을 관리해야합니다. 4) 비 트랜잭션 진술 및 GTID 충돌을 피하고 성능을 최적화 할 때 트랜잭션 크기를 줄이고 병렬 복제를 사용할 수 있습니다.
- MySQL 튜토리얼 264 2025-04-06 00:05:01
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- MySQL에서 색인은 NULL 값으로 어떻게 작동합니까?
- MySQL에서는 NULL 값이 기본적으로 인덱싱되지 않지만 기능 색인화를 통해 처리 할 수 있습니다. 1. 널 값은 일반적으로 검색을 위해 B-Tree Index에서 사용하지 않습니다. 2. IFNULL (할인, 0)과 같은 기능 색인을 사용하여 널 값을 색인 값으로 변환합니다. 3. 인덱스 설계를 단순화하기 위해 NotNull 제약 조건을 사용하는 것을 고려하십시오.
- MySQL 튜토리얼 469 2025-04-06 00:04:31
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- MySQL 성능 스키마의 목적과 사용을 설명하십시오.
- mysqlperformanceschema는 데이터베이스 성능을 모니터링하고 최적화하기위한 도구입니다. 그 기능에는 성능 병목 현상 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) setup_instruments 테이블을 업데이트하여 Performanceschema를 달성 할 수 있습니다. 2) 기본 사용법에는 현재 쿼리보기 및 이벤트 대기가 포함됩니다. 3) 고급 사용에는 성능을 최적화하기 위해 가장 빈번한 쿼리를 분석하는 것이 포함됩니다.
- MySQL 튜토리얼 666 2025-04-06 00:02:31