MySQL의 데이터 테이블 압축 기술
MySQL은 일반적인 관계형 데이터베이스이자 많은 웹사이트와 애플리케이션의 핵심 구성 요소입니다. 데이터의 양이 점점 더 많아질수록 MySQL의 성능을 최적화하는 방법이 특히 중요해집니다. 핵심 영역 중 하나는 데이터 테이블 압축입니다. 이 기사에서는 MySQL의 데이터 테이블 압축 기술을 소개합니다.
- 압축된 테이블과 압축되지 않은 테이블
MySQL에는 압축 테이블과 압축되지 않은 테이블이라는 두 가지 유형의 데이터 테이블이 있습니다.
비압축 테이블은 고정 길이 행 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 MySQL의 기본 테이블 유형입니다. 이는 데이터 크기에 따라 공간 크기를 조정하는 것이 아니라 데이터가 저장될 때 고정된 길이의 공간을 차지한다는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 데이터를 쓰고 읽을 때 압축되지 않은 테이블이 더 빨라지지만, 대량의 데이터를 저장할 때는 많은 디스크 공간을 차지할 수 있습니다.
압축 테이블은 데이터 크기에 따라 공간 크기를 조정하는 가변 길이 행 형식을 사용합니다. 이는 대규모 데이터 테이블과 기록 데이터 테이블을 저장하는 데 유용합니다. 압축된 테이블은 저장 공간을 줄이지만 경우에 따라 압축되지 않은 테이블보다 데이터 쓰기 및 읽기 속도가 느려질 수 있습니다.
다음 명령을 사용하여 압축된 테이블을 생성할 수 있습니다:
CREATE TABLE 압축_테이블 (
id INT PRIMARY KEY,
이름 VARCHAR(50),
주소 VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED;
형식에서 COMPRESSED는 압축 테이블을 사용한다는 의미입니다.
- 압축 알고리즘
MySQL은 다양한 압축 알고리즘을 지원하며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 압축 알고리즘입니다.
- Zlib: Zlib는 CPU와 디스크 I/O 간의 적절한 균형을 달성할 수 있는 범용 무손실 압축 알고리즘입니다. Zlib는 대용량 파일을 디스크에 쓰는 데 유용합니다. MySQL에서는 InnoDB 테이블을 압축하는 데 사용됩니다.
- LZ4: LZ4는 CPU 속도가 빠르고 대용량 파일을 쓸 때 디스크 I/O를 향상시킬 수 있는 더 빠른 압축 알고리즘입니다. MySQL에서는 MyISAM 테이블을 압축하는 데 사용됩니다.
- Snappy: Snappy는 매우 빠른 무손실 압축 알고리즘으로, 속도는 다른 압축 알고리즘보다 빠르지만 압축률은 낮습니다. MySQL에서는 CSV 테이블을 압축하거나 인덱싱되지 않은 열을 압축하는 데 사용할 수 있습니다.
MySQL에서는 다음 명령을 사용하여 테이블의 압축 알고리즘을 설정할 수 있습니다.
ALTER TABLE my_table ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;
그 중 KEY_BLOCK_SIZE는 사용되는 압축 알고리즘과 허용되는 값을 지정합니다. 선택한 알고리즘에 따라 1, 2, 4, 8이 포함됩니다.
- 압축의 성능 및 제한
압축은 디스크 사용량을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있지만 몇 가지 제한 사항과 성능 오버헤드도 있습니다.
첫째, 압축은 CPU 사용량을 증가시킬 수 있습니다. 즉, 많은 동시 쿼리가 실행될 때 과도한 CPU 리소스가 사용될 수 있습니다. 따라서 CPU 리소스가 제한된 환경에서는 압축을 과도하게 사용해서는 안 됩니다.
두 번째로 압축으로 인해 디스크 I/O 대기 시간이 늘어날 수도 있습니다. 압축된 테이블을 읽거나 쓸 때마다 MySQL은 작업을 수행하기 전에 데이터의 압축을 풀어야 합니다. 이로 인해 I/O 대기 시간이 늘어나고 경우에 따라 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.
마지막으로 압축은 테이블의 인덱스 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 특히 압축을 사용하면 인덱스가 더 커져 디스크 I/O 및 CPU 사용량이 더 많아질 수 있습니다. 어떤 경우에는 이로 인해 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.
- 결론
MySQL의 데이터 테이블 압축 기술은 데이터베이스 성능을 최적화하고 디스크 사용량을 줄이며 쿼리 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 테이블 압축에도 한계와 성능 오버헤드가 있다는 점을 기억해야 합니다. 장단점을 비교하여 사례별로 압축 사용 여부를 선택해야 합니다.
압축된 테이블을 사용하는 경우 CPU와 디스크 I/O 간의 균형을 찾기 위해 적절한 압축 알고리즘과 행 형식을 선택하는 것이 좋습니다. 마지막으로, 필요한 경우 최적화하고 조정할 수 있도록 항상 성능 지표를 모니터링해야 합니다.
위 내용은 MySQL의 데이터 테이블 압축 기술의 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.

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.

백업 또는 트랜잭션 롤백 메커니즘이없는 한 데이터베이스에서 직접 삭제 된 행 복구는 일반적으로 불가능합니다. 키 포인트 : 거래 롤백 : 트랜잭션이 데이터를 복구하기 전에 롤백을 실행합니다. 백업 : 데이터베이스의 일반 백업을 사용하여 데이터를 신속하게 복원 할 수 있습니다. 데이터베이스 스냅 샷 : 데이터베이스의 읽기 전용 사본을 작성하고 데이터를 실수로 삭제 한 후 데이터를 복원 할 수 있습니다. 주의해서 삭제 명령문을 사용하십시오. 실수로 데이터를 삭제하지 않도록 조건을주의 깊게 점검하십시오. WHERE 절을 사용하십시오 : 삭제할 데이터를 명시 적으로 지정하십시오. 테스트 환경 사용 : 삭제 작업을 수행하기 전에 테스트하십시오.

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.

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.

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.
