MySQL의 분할된 테이블: 자세한 소개 및 최적화 기술
데이터 양이 계속 증가함에 따라 MySQL에서 데이터를 저장하고 쿼리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 파티션 테이블은 MySQL 데이터베이스의 기능으로, 대용량 데이터 볼륨과 느린 쿼리 속도 문제를 해결할 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL의 파티션 테이블을 자세히 소개하고 몇 가지 최적화 팁을 제공합니다.
1. MySQL 파티션 테이블이란 무엇입니까?
MySQL 파티션 테이블은 MySQL 버전 5.1 이후에 도입된 기능으로, 큰 테이블을 여러 개의 작은 하위 테이블로 나누어 지정된 조건에 따라 각 하위 테이블의 데이터를 분리, 저장 및 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 거래 데이터는 연도 또는 월별로 서로 다른 하위 테이블로 분리될 수 있습니다. 각 하위 테이블을 독립적으로 유지 관리할 수 있어 쿼리 및 유지 관리의 효율성이 크게 향상됩니다.
2. MySQL 파티션 테이블을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
- 쿼리 효율성 향상
일반적으로 대용량 테이블에 데이터를 저장하면 쿼리 효율성이 낮아집니다. 데이터의 양이 많으면 쿼리 작업에 시간이 오래 걸리고 많은 양의 시스템 리소스를 차지하게 됩니다. 분할된 테이블을 사용하면 특정 하위 테이블에서만 쿼리 작업을 수행할 수 있으므로 쿼리 효율성이 크게 향상됩니다.
- 저장 비용 절감
파티션 테이블을 사용하면 데이터를 여러 하위 테이블로 분리하여 저장할 수 있으므로 각 데이터 테이블의 저장 공간이 줄어듭니다. 이를 통해 보관 비용이 절감됩니다.
- 편리한 유지 관리
테이블 전체를 조작할 필요 없이 각 하위 테이블을 독립적으로 유지 관리할 수 있어 유지 관리가 더욱 편리합니다.
3. MySQL 파티션 테이블을 만드는 방법은 무엇입니까?
파티션 테이블을 생성하는 과정은 일반 테이블을 생성하는 과정과 유사합니다. 차이점은 분할 방법과 필드를 지정해야 한다는 점입니다. 예를 들어, 날짜별로 분할된 거래 기록 테이블을 생성합니다.
CREATE TABLE trade_records ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, trade_time DATETIME NOT NULL, trade_amount INT(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (id, trade_time) ) PARTITION BY RANGE (YEAR(trade_time)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2015), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2016), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2017), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2018), PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE );
이 코드에서는 테이블을 생성할 때 PARTITION BY RANGE 절을 사용하고 trade_time 필드가 기본으로 사용되도록 지정합니다. 연도가 사용됩니다. 그리고 2015년부터 무제한 시간까지 5개의 하위 테이블이 파티셔닝에 사용됩니다. 또한 파티션 키 필드와 기본 키 간의 고유성을 보장하기 위해 공동 기본 키가 코드에 지정됩니다.
범위로 분할하는 것 외에도 목록이나 해시로 분할할 수도 있습니다. 리스트 모드를 예로 들면, 지역별로 분할된 거래 기록 테이블을 생성합니다. 코드는 다음과 같습니다.
CREATE TABLE trade_records ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, trade_time DATETIME NOT NULL, trade_amount INT(11) NOT NULL, location VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (id, trade_time) ) PARTITION BY LIST (location) ( PARTITION p_domestic VALUES IN ('Shanghai', 'Beijing'), PARTITION p_hongkong VALUES IN ('Hong Kong'), PARTITION p_others VALUES IN (DEFAULT) );
이 코드에서는 테이블 생성 시 PARTITION BY LIST 절을 사용하고 위치 필드를 기준으로 지정합니다. , 지역별로 나누어져 있습니다. 분할에는 세 개의 하위 테이블이 사용됩니다. 그 중 기본 하위 테이블 p_others는 명명된 파티션 이외의 영역을 수신할 수 있습니다.
4. MySQL 파티션 테이블의 최적화 기술
- 파티션 수를 합리적으로 나누세요
파티션을 나눌 때는 실제 상황에 따라 결정하는 것이 일반적으로 10~20개 정도로 조절하는 것이 좋습니다. 하위 테이블이 너무 많으면 유지 관리 비용이 증가하고 쿼리를 수행하는 데 더 많은 시간이 필요합니다.
- 적절한 파티션 키 사용
적절한 파티션 키를 선택하면 쿼리 효율성이 향상될 수 있습니다. 선택한 파티션 키가 데이터를 여러 하위 테이블로 나눌 수 있는 경우 쿼리 중에 해당 하위 테이블에만 액세스하면 되므로 쿼리 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 데이터를 효율적으로 분할하지 않는 파티션 키를 선택하면 쿼리 시간이 늘어납니다.
- 파티션 간 쿼리 방지
파티션 간 쿼리에는 여러 하위 테이블이 포함될 수 있으므로 효율성이 떨어집니다. 따라서 쿼리를 수행할 때 가능하면 파티션 간 쿼리를 피하세요.
- 파티션 테이블을 정기적으로 관리하세요
파티션 테이블을 사용하면 저장 비용을 절감하고 유지 관리가 용이하지만, 여러 하위 테이블을 사용하므로 그에 따라 쿼리 시간도 늘어납니다. 따라서 쿼리 효율성을 높이기 위해 불필요한 데이터를 삭제하거나 인덱스를 최적화하는 등 쿼리하기 전에 테이블을 유지 관리해야 합니다.
- 최적화를 위해 MySQL에서 제공하는 공식 도구 사용
MySQL 공식은 분할된 테이블의 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구와 팁을 제공합니다. 예를 들어 공식적으로 제공되는 EXPLAIN 도구를 사용하여 쿼리 문의 성능 문제를 분석하고, pt-online-schema-change 도구를 사용하여 파티션 테이블을 수정하면 수정 과정에서 테이블에 미치는 영향을 피할 수 있습니다.
간단히 말하면, 테이블 파티셔닝은 하위 테이블을 합리적으로 나누고, 적절한 파티션 키를 선택하고, 테이블을 정기적으로 유지 관리함으로써 쿼리 효율성을 크게 향상시키고 스토리지 비용을 줄일 수 있는 중요한 방법입니다. 그러나 파티션 테이블을 사용하는 것도 단점이 있으며, 동시에 정상적인 작동을 보장하려면 몇 가지 원칙과 예방 조치를 따라야 합니다.
위 내용은 MySQL의 분할된 테이블: 자세한 소개 및 최적화 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

MySQL은 Android에서 직접 실행할 수는 없지만 다음 방법을 사용하여 간접적으로 구현할 수 있습니다. Android 시스템에 구축 된 Lightweight Database SQLite를 사용하여 별도의 서버가 필요하지 않으며 모바일 장치 애플리케이션에 매우 적합한 작은 리소스 사용량이 있습니다. MySQL 서버에 원격으로 연결하고 데이터 읽기 및 쓰기를 위해 네트워크를 통해 원격 서버의 MySQL 데이터베이스에 연결하지만 강력한 네트워크 종속성, 보안 문제 및 서버 비용과 같은 단점이 있습니다.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL은 여러 동시 연결을 처리하고 멀티 스레딩/다중 프로세싱을 사용하여 각 클라이언트 요청에 독립적 인 실행 환경을 할당하여 방해받지 않도록 할 수 있습니다. 그러나 동시 연결 수는 시스템 리소스, MySQL 구성, 쿼리 성능, 스토리지 엔진 및 네트워크 환경의 영향을받습니다. 최적화에는 코드 레벨 (효율적인 SQL), 구성 레벨 (Max_Connections 조정), 하드웨어 수준 (서버 구성 개선)과 같은 많은 요소를 고려해야합니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

Root로 MySQL에 로그인 할 수없는 주된 이유는 권한 문제, 구성 파일 오류, 암호 일관성이 없음, 소켓 파일 문제 또는 방화벽 차단입니다. 솔루션에는 다음이 포함됩니다. 구성 파일의 BAND-ADDRESS 매개 변수가 올바르게 구성되어 있는지 확인하십시오. 루트 사용자 권한이 수정 또는 삭제되어 재설정되었는지 확인하십시오. 케이스 및 특수 문자를 포함하여 비밀번호가 정확한지 확인하십시오. 소켓 파일 권한 설정 및 경로를 확인하십시오. 방화벽이 MySQL 서버에 연결되는지 확인하십시오.
