MySQL 단일 테이블 데이터는 500만 행을 초과해서는 안 됩니다. 경험적 값입니까 아니면 황금률입니까?
오늘은 흥미로운 주제에 대해 논의해 보겠습니다. 단일 MySQL 테이블을 데이터베이스와 테이블로 나누려면 얼마나 많은 데이터를 고려해야 할까요? 어떤 사람들은 2천만 행이라고 말하고 다른 사람들은 500만 행이라고 말합니다. 그렇다면 이 값은 어느 정도가 적당하다고 생각하시나요?
중국 인터넷 기술계에서는 단일 MySQL 테이블의 데이터 양이 2천만 행을 초과하면 MySQL의 성능이 크게 떨어진다는 말이 널리 퍼졌습니다. 실제로 이 루머는 바이두에서 시작된 것으로 전해진다. 구체적인 상황은 아마도 이렇습니다.DBA가 MySQL의 성능을 테스트했을 때 단일 테이블의 크기가 2천만 행에 도달하면 SQL 작업의 성능이 급격히 떨어지는 것을 발견했습니다. 그러다가 바이두 엔지니어들이 업계의 다른 회사로 옮겨가서 이 정보를 가지고 왔다고 해서 이 말이 업계에 퍼졌다고 합니다.
나중에 Alibaba의 "Java 개발 매뉴얼"에서는 단일 테이블의 행 수가 500만 개를 초과하거나 단일 테이블의 용량이 2GB를 초과하는 경우에만 데이터베이스 및 테이블 샤딩을 권장한다고 제안했습니다. 이는 알리바바의 황금철칙에 의해 뒷받침됩니다. 따라서 많은 사람들이 빅데이터 스토리지를 설계할 때 이를 표준으로 사용하여 테이블 작업을 수행합니다.
그럼 이 값은 어떤 것이 적절하다고 생각하시나요? 300만 행이나 800만 행이 아니라 500만 행이 아닌 이유는 무엇입니까? 아마도 이것이 알리의 실제 전투 가치 중 최고라고 말할 수 있을까요? 그렇다면 다시 질문이 생깁니다. 이 값은 어떻게 평가됩니까? 잠깐만요, 잠시만 생각해보세요.
사실 이 값은 실제 레코드 수와는 아무런 관련이 없으며 MySQL의 구성 및 머신의 하드웨어와 관련이 있습니다. 성능을 향상시키기 위해 MySQL은 테이블의 인덱스를 메모리에 로드하기 때문입니다. InnoDB 버퍼 크기가 충분하면 메모리에 완전히 로드될 수 있으며 쿼리에 문제가 없습니다. 그러나 단일 테이블 데이터베이스가 특정 크기의 상한에 도달하면 메모리가 인덱스를 저장할 수 없어 후속 SQL 쿼리에서 디스크 IO가 발생하여 성능이 저하됩니다. 물론 이는 특정 테이블 구조의 설계와도 관련이 있으며, 궁극적인 문제는 메모리 제한이다. 여기서 하드웨어 구성을 늘리면 성능이 즉시 향상될 수 있습니다.
그러므로 하위 데이터베이스와 하위 테이블에 대한 내 견해는 실제 요구 사항과 결합되어야 하며 하위 데이터베이스와 하위 테이블 디자인이 과도하게 설계되어서는 안 된다는 것입니다. 프로젝트 초기에는 사용했지만 비즈니스가 성장함에 따라 최적화를 계속할 수 없는 경우 데이터베이스 및 테이블을 샤딩하여 시스템 성능을 향상시키는 것을 고려하십시오. 이에 대해 알리바바의 '자바 개발 매뉴얼'에는 "데이터 양이 3년 안에 이 수준에 도달하지 못할 것으로 예상된다면 테이블 생성 시 데이터베이스를 테이블로 나누지 말라"고 덧붙였다. 그럼 원래 질문으로 돌아가서, 적절한 가치는 무엇이라고 생각하시나요? 내 제안은 자신의 머신의 상황을 종합적으로 평가하는 것입니다. 염두에 두고 있는 표준이 없다면 일시적으로 500만 라인을 통합 표준으로 사용하는 것이 좋습니다. 이는 상대적으로 절충된 값입니다.
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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

SQL 데이터베이스 구축에는 10 단계가 필요합니다. DBMS 선택; DBMS 설치; 데이터베이스 생성; 테이블 만들기; 데이터 삽입; 데이터 검색; 데이터 업데이트; 데이터 삭제; 사용자 관리; 데이터베이스 백업.
