사이트 운영을 중단하지 않고 수백만 개의 MySQL 행을 효율적으로 삭제하는 방법은 무엇입니까?
수백만 개의 MySQL 행을 효율적으로 삭제
MySQL 테이블에서 상당한 양의 데이터를 삭제하면 잠재적인 테이블 잠금 문제로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문서에서는 사이트 운영을 중단하지 않고 다수의 중복 데이터 행을 제거해야 하는 일반적인 시나리오를 살펴봅니다.
과제
이 상황의 주요 장애물은 시간이 오래 걸린다는 것입니다. 수백만 개의 행을 삭제하기 위해 단일 쿼리를 실행할 때 적용되는 테이블 잠금입니다. 이로 인해 테이블과 관련된 다른 모든 작업이 중단되어 사이트가 불안정해질 수 있습니다.
잠재적 해결 방법
잠금 문제를 완화하기 위해 다음 두 가지 주요 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
- 반복 삭제: 여기에는 루프에서 수많은 작은 삭제 쿼리를 실행하는 스크립트를 생성하여 쿼리당 영향을 받는 행 수를 제한하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 단일 쿼리 잠금을 피할 수 있지만 여전히 데이터베이스 로드가 급증하고 실행 시간이 늘어날 수 있습니다.
- 테이블 재생성: 다른 방법은 문제가 있는 테이블의 이름을 바꾸고 빈 대체 테이블을 만드는 것입니다. 이름이 바뀐 테이블을 정리하고 마지막으로 테이블 이름을 다시 바꾸고 데이터를 병합합니다. 이 접근 방식은 중단을 최소화하지만 특히 보고 테이블이나 복잡한 데이터 유형을 처리할 때 추가 단계를 도입합니다.
최적화된 솔루션
최적의 성능을 위해 더 효율적인 해결책은 루프와 제한 절을 사용하여 증분 삭제 접근 방식을 활용하는 것입니다. 여기에는 다음 단계가 포함됩니다.
DELETE FROM `table` WHERE (whatever criteria) ORDER BY `id` LIMIT 1000
더 이상 영향을 받는 행이 없을 때까지 쿼리가 반복되며 데이터베이스 과부하를 방지하기 위해 반복 사이에 잠시 일시 중지됩니다. 이 접근 방식은 관리 가능한 배치의 데이터를 효과적으로 삭제하는 동시에 다른 쿼리가 동시에 실행되도록 허용하여 테이블 잠금 시간과 전체 실행 시간을 모두 줄입니다.
위 내용은 사이트 운영을 중단하지 않고 수백만 개의 MySQL 행을 효율적으로 삭제하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
