mysql 다중 필드 파티셔닝
파티셔닝은 특정 규칙을 기반으로 합니다. 데이터베이스는 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 여러 부분으로 분해합니다. 데이터베이스 애플리케이션에 액세스하는 경우 논리적으로 하나의 테이블 또는 하나의 인덱스만 있지만 실제로 이 테이블은 N개의 물리적 파티션 개체로 구성될 수 있습니다. 각 파티션은 독립적인 개체이며 독립적으로 처리될 수 있으며 일부로 사용될 수 있습니다. 처리를 위한 테이블입니다. 파티셔닝은 애플리케이션에 완전히 투명하며 애플리케이션의 비즈니스 로직에 영향을 주지 않습니다.
추천 과정: MySQL 튜토리얼.
분할은 매우 큰 테이블을 관리하는 데 도움이 됩니다. 분할 및 정복 논리를 채택하면 파티션 키가 특정 간격 값(또는 범위 값)에 따라 사용됩니다. 값 목록 또는 해시 함수 값을 사용하여 데이터 집계를 수행하고 규칙에 따라 데이터를 여러 파티션에 배포하고 하나의 큰 개체를 작은 개체로 만듭니다.
MySQL 파티셔닝은 데이터나 인덱스를 파티셔닝할 수 있습니다.
참고: 어떤 종류의 분할이든 관계없이 분할된 테이블에 기본 키/고유 키가 없거나 분할된 테이블의 기본 키/고유 키에 파티션 키가 포함되어야 합니다. 즉, 다른 필드를 사용할 수 없습니다. 파티셔닝을 위한 기본 키/고유 키 필드가 아닙니다.
MySQL 파티션의 제한 사항은 주로 다음 네 가지 측면을 포함합니다.
단일 디스크 또는 파일 시스템 파티션에 비해 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다
쿼리를 최적화합니다. where 절에 파티션 조건이 포함되면 필요한 하나 이상의 파티션만 스캔하여 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있으며 동시에 sum() 및 count()와 같은 집계 함수가 포함된 쿼리를 쉽게 스캔할 수 있습니다. 각 파티션을 병렬 처리하여 최종적으로 모든 파티션에서 얻은 결과만 요약하면 됩니다
만료되었거나 저장할 필요가 없는 데이터의 경우 해당 데이터와 관련된 파티션을 삭제하면 데이터를 빠르게 삭제할 수 있습니다
데이터 배포 더 큰 쿼리 처리량을 얻기 위해 여러 디스크에 걸쳐 쿼리합니다
파티셔닝은 큰 테이블의 데이터를 여러 개의 작은 테이블로 나누는 것과 유사합니다. 쿼리는 전체 테이블을 스캔할 필요가 없으므로 특정 파티션만 필요합니다. 스캔하므로 파티셔닝을 통해 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
수평 샤딩은 사용자가 명시적으로 여러 개의 샤딩 테이블(예: tbl_user0, tbl_user1, tbl_user2)을 미리 생성해야 하며, 클라이언트 에이전트(Sharding-JDBC 등) 또는 중간 소프트웨어 에이전트(Mycat 등)를 통해 물리적으로 여러 테이블을 생성해야 합니다. 테이블 세분화 논리를 구현하는 데 사용됩니다.
파티셔닝은 MySQL의 플러그인 기능으로, 대용량 테이블의 데이터를 데이터베이스 하단의 여러 파티션 파일(예: tbl_user#P#p0.ibd, tbl_user#P#p1.ibd, tbl_user)로 나누는 기능입니다. #P#p2.ibd), 수평 테이블 파티셔닝과 다른 점은 파티션이 명시적으로 "파티션 테이블"을 생성할 필요가 없다는 점입니다. 데이터베이스는 자동으로 파티션 파일을 생성하며 이는 실제로 여러 테이블에 해당합니다. 이것은 사용자에게 차폐되고 투명하며, 어떤 기능도 필요 없이 테이블을 사용하는 것과 완전히 동일합니다. 파티션은 논리적 수평 테이블이지만 여전히 물리적 수준의 테이블입니다.
mysql5.5 이전에는 범위 파티셔닝과 리스트 파티셔닝은 정수 파티셔닝만 지원했으며 추가적인 함수 연산이나 추가적인 변환을 통해 정수를 얻을 수 있었습니다. 열 파티션은 범위 열과 목록 열로 구분되며 정수(tinyint ~ bigint, 소수 및 부동 소수점은 지원되지 않음), 날짜(날짜, 날짜/시간), 문자열(char, varchar, Binary, varbinary)의 세 가지 주요 데이터 유형을 지원합니다. ).
열 분할은 하나 이상의 필드를 분할 키로 지원하지만 표현식은 분할 키로 지원하지 않습니다. 이는 범위 및 목록 분할과 다릅니다. 범위 열 파티션 키의 비교는 튜플 비교, 즉 범위 분할과 다른 필드 그룹 비교를 기반으로 한다는 점에 유의해야 합니다.
create talbe rc3 ( a int, b int ) partition by range columns(a, b) ( partition p01 values less than (0, 10), partition p02 values less than (10, 10), partition p03 values less than (10, 20), partition p04 values less than (10, 35), partition p05 values less than (10, maxvalue), partition p06 values less than (maxvalue, maxvalue), ); insert into rc3(a, b) values(1, 10); select (1, 10) < (10, 10) from dual; -- 根据结果存放到p02分区上了 select partition_name, partition_expression, partition_description, table_rows from information_schema.partitions where table_schema = schema() and table_name = 'rc3';
범위 열 파티션 키 비교(튜플 비교)는 실제로 다중 열 정렬입니다. 먼저 a 필드에 따라 정렬한 다음 b 필드에 따라 정렬합니다. 이는 실제로는 단일 필드 범위의 파티션 정렬 규칙과 동일합니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
위 내용은 mysql 다중 필드 파티셔닝의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

Redis 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Redis Exporter Service는 Prometheus를 사용하여 Redis 데이터베이스를 모니터링하도록 설계된 강력한 유틸리티입니다. 이 튜토리얼은 Redis Exporter Service의 전체 설정 및 구성을 안내하여 모니터링 솔루션을 원활하게 구축 할 수 있도록합니다. 이 자습서를 연구하면 완전히 작동하는 모니터링 설정을 달성 할 수 있습니다.
