1억 2천만 개의 레코드가 있는 테이블을 효율적으로 업데이트하려면 어떻게 해야 합니까?
1억 2천만 개의 레코드를 위한 업데이트 전략: 효율적인 접근 방식
1억 2천만 개의 레코드가 포함된 테이블을 업데이트하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 기본 업데이트 접근 방식은 리소스를 소모하고 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 문제를 극복하기 위한 보다 효율적인 방법은 SELECT 문을 사용하여 별도의 테이블을 채우는 것입니다.
보조 테이블을 채우는 단계
클러스터형 인덱스가 없는 테이블의 경우 동시 DML이 없는 기간에는 다음 단계를 적용할 수 있습니다.
- BaseTable: SELECT 문을 사용하여 dbo.BaseTable의 데이터와 -1로 설정된 새 INT 열을 포함하는 clone.BaseTable을 생성합니다.
- 복제 수정: 다시 생성 클론 테이블에 인덱스, 제약 조건 등을 추가합니다.
- 스왑 테이블: ALTER SCHEMA ... TRANSFER를 활용하여 원본 테이블과 복제된 테이블을 교환합니다.
- 정리: 이전 테이블을 삭제합니다.
테이블의 경우 클러스터형 인덱스 또는 기타 복잡성이 있는 경우 보다 자세한 프로세스는 다음과 같습니다. 필수:
단순하지 않은 시나리오에 대한 세부 프로세스
- BaseTable 재생성: 원본 테이블을 클러스터링된 복제 스키마로 복제합니다. 인덱스, ID 열, 계산 열 및 새 INT 열.
- 제외 제약 조건: 트리거, 외래 키 제약 조건, 비클러스터형 인덱스 및 검사 제약 조건을 생략합니다.
- 테스트 삽입: 복제된 테이블의 유효성을 검사하는 작은 삽입 작업
- 복제 잘라내기: 복제 테이블을 지웁니다.
- 대량 삽입: 대량 로그 또는 복제 테이블에 대량 삽입을 수행합니다. 단순 복구 모드.
- 제약조건 재생성: 모두 재생성 비클러스터형 제약조건, 인덱스, 트리거, 검사 제약조건을 하나씩.
- 스키마 전송: 복제된 테이블을 dbo 스키마로, 원본 테이블을 백업 스키마로 이동합니다.
- 트루업 작업: 해당되는 경우 필요한 트루업을 수행합니다.
결론
이 선택 및 채우기 접근 방식을 활용하면 대규모 테이블을 효율적으로 업데이트하는 것이 가능해집니다. 이 방법은 테이블 업데이트에 필요한 시간을 크게 줄여 레코드 수가 많은 테이블에 적합한 솔루션입니다.
위 내용은 1억 2천만 개의 레코드가 있는 테이블을 효율적으로 업데이트하려면 어떻게 해야 합니까?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.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

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

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.

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 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.
