데이터베이스 또는 파일 시스템: 문서는 어디에 있어야 합니까?
파일 저장: 데이터베이스 대 파일 시스템
문서 관리 시스템 구현을 담당하는 개발자로서 최적의 솔루션을 결정하는 것이 중요합니다. 데이터베이스나 파일 시스템에 파일을 저장하는 것 사이의 저장 접근 방식입니다. 이 결정은 보안, 검색 속도, 확장성과 같은 요소에 따라 달라집니다.
다양한 형식의 대용량 문서가 관련된 시나리오의 경우 성능상의 이유로 파일을 파일 시스템에 직접 저장하는 것이 선호되는 경우가 많습니다. 이 경우 빠른 검색이 핵심 요구 사항이며, 파일 시스템 스토리지는 데이터베이스에서 파일을 검색하는 것에 비해 더 빠른 액세스를 제공합니다.
파일 시스템에서 파일 보호
파일 시스템 스토리지는 속도 이점을 제공하므로 세심한 보안이 필요합니다. 주의 사항:
- 기밀 유지: 민감한 문서를 Apache 문서 루트 외부에 저장하고 PHP 컨트롤러를 통해 액세스를 제어하여 보호하세요.
- 샤딩 경로: 병목 현상을 방지하고 성능을 향상하려면 저장소를 여러 디렉터리로 나누세요. 디렉터리 전체에 파일을 배포하려면 파일 이름을 해싱하는 것이 좋습니다.
- Inode 번호: 특히 많은 작은 파일을 저장할 때 사용 가능한 디렉터리 포인터가 부족하지 않도록 inode 사용을 모니터링하세요.
메타데이터용 데이터베이스 사용
검색 기능을 원하는 경우 날짜나 제목과 같은 파일 속성을 기반으로 메타데이터를 데이터베이스에 저장하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 파일 검색 성능을 저하시키지 않으면서 효율적인 검색이 가능합니다.
MySQL은 파일 시스템과 데이터베이스 간의 하이브리드 역할을 하는 MS SQL Server의 FILESYSTEM 열 유형과 직접적으로 동등한 기능을 제공하지 않는다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 그러나 데이터베이스에 추가 메타데이터가 저장된 외부 파일 저장소는 여전히 실행 가능하고 효과적인 솔루션입니다.
위 내용은 데이터베이스 또는 파일 시스템: 문서는 어디에 있어야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.

이 기사에서는 PostgreSQL, MySQL 및 MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스에서 JSON 열에서 인덱스를 작성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 특정 JSON 경로를 인덱싱하는 구문 및 이점을 설명하고 지원되는 데이터베이스 시스템을 나열합니다.

기사는 외국 열쇠를 사용하여 데이터베이스의 관계를 나타내고 모범 사례, 데이터 무결성 및 피할 수있는 일반적인 함정에 중점을 둡니다.
