


Pemadaman Lembut lwn. Pengarkiban: Strategi Pemadaman Data manakah yang Terbaik untuk Aplikasi Anda?
Selam mendalam: Pemadaman lembut dan strategi pengarkiban
Mengenai pilihan strategi pemadaman data, pengaturcara mempunyai pandangan bercampur-campur tentang pemadaman lembut (berbanding pemadaman kekal). Pemadaman lembut tidak langsung mengalih keluar rekod daripada pangkalan data, tetapi menandakannya sebagai tidak sah (contohnya, "IsDeleted = benar") supaya ia boleh dipulihkan kemudian.
Kelebihan pemadaman lembut:
- Kekalkan data sejarah: Pemadaman kekal boleh menyebabkan kehilangan data sejarah yang berharga, manakala pemadaman lembut boleh mengelakkan situasi ini.
- Pemulihan ralat: Pemadaman lembut memberikan keselamatan terhadap pemadaman tidak sengaja dan membolehkan anda memulihkan data dengan cepat dan mudah.
- Peningkatan prestasi: Mengalihkan rekod yang dipadamkan ke pangkalan data arkib boleh mengurangkan saiz pangkalan data aktif, sekali gus meningkatkan prestasi.
Kelemahan pemadaman lembut:
- Kerumitan Pertanyaan: Pemadaman lembut memperkenalkan syarat penapis tambahan (contohnya, "IsDeleted = false") dalam setiap pertanyaan jadual, yang meningkatkan kerumitan pertanyaan dan masa pelaksanaan.
- Ralat sukar dikesan: Jika penapis "IsDeleted" diabaikan daripada pertanyaan, rekod yang dipadamkan boleh diambil semula, mengakibatkan data tidak tepat dan sukar dicari.
- Kebolehgunaan terhad: Padam lembut mungkin tidak sesuai untuk jadual dengan kunci utama semula jadi (seperti nombor Keselamatan Sosial), kerana memperkenalkan semula rekod yang dipadamkan akan menjadi sukar dalam kes sedemikian.
Strategi pengarkiban: pilihan lain
Sesetengah orang percaya bahawa memadam rekod secara fizikal dan memindahkannya ke pangkalan data arkib adalah lebih baik daripada pemadaman lembut. Kaedah ini:
- Alih keluar data sejarah daripada pangkalan data aktif: Menyimpan data sejarah dalam pangkalan data arkib mengurangkan saiz dan kerumitan pangkalan data aktif.
- Sediakan ruang berasingan untuk rekod yang dipadam: Ini membenarkan pemulihan terpilih rekod individu dan bukannya keseluruhan jadual.
- Hapuskan kerumitan pertanyaan: Menghapuskan pemadaman lembut memudahkan pertanyaan dan meningkatkan prestasi.
Kesimpulan
Pilihan strategi pemadaman dan pengarkiban lembut bergantung pada keperluan khusus aplikasi. Pemadaman lembut mempunyai kelebihan dalam mengekalkan data sejarah dan pemulihan ralat, tetapi juga boleh meningkatkan kerumitan pertanyaan dan memperkenalkan potensi ketidaktepatan data. Pengarkiban, sebaliknya, menyediakan cara yang bersih dan berstruktur untuk mengendalikan rekod yang dipadam, tetapi mungkin memerlukan sumber dan proses tambahan.
Atas ialah kandungan terperinci Pemadaman Lembut lwn. Pengarkiban: Strategi Pemadaman Data manakah yang Terbaik untuk Aplikasi Anda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
