pangkalan data
tutorial mysql
Bagaimana untuk mengoptimumkan sambungan MySQL menggunakan mod oltp?
Bagaimana untuk mengoptimumkan sambungan MySQL menggunakan mod oltp?
Bagaimana untuk mengoptimumkan sambungan MySQL menggunakan mod OLTP?
Abstrak: MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan untuk menyimpan dan mengurus sejumlah besar data. Apabila menggunakan MySQL, untuk mendapatkan prestasi dan kecekapan yang lebih baik, anda boleh menggunakan mod OLTP untuk pengoptimuman. Artikel ini akan memperkenalkan konsep dan kaedah pengoptimuman mod OLTP untuk meningkatkan kecekapan dan prestasi sambungan MySQL.
Kata kunci: MySQL, mod OLTP, pengoptimuman, prestasi, sambungan
Pengenalan:
MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang berkuasa dan biasa digunakan, yang digunakan secara meluas dalam pelbagai jenis projek. Mengoptimumkan sambungan MySQL adalah kunci untuk meningkatkan kecekapan dan prestasi pertanyaan apabila memproses sejumlah besar data.
Mod OLTP (Pemprosesan Transaksi Dalam Talian) ialah seni bina sistem pangkalan data yang digunakan untuk memproses sejumlah besar transaksi jangka pendek. Dalam mod OLTP, pangkalan data perlu bertindak balas dengan cepat dan mengendalikan sejumlah besar transaksi serentak. Untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan sambungan MySQL, kami boleh menggunakan kaedah pengoptimuman berikut.
1. Gunakan indeks yang sesuai
Indeks adalah salah satu faktor penting untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data. Dengan mencipta indeks yang sesuai dalam jadual, anda boleh mempercepatkan pertanyaan dan mengurangkan overhed IO sistem. Apabila memilih indeks, anda harus mempertimbangkan kekerapan pertanyaan dan selektiviti medan.
2. Jadual pengurusan partition
Pembahagian ialah kaedah membahagikan jadual besar kepada unit yang lebih kecil yang boleh diurus untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan mengurangkan kos penyelenggaraan. Dengan membahagikan jadual kepada berbilang unit logik dan fizikal berdasarkan medan tertentu, kecekapan pertanyaan boleh dipertingkatkan dan konflik kunci boleh dikurangkan.
3. Optimumkan pernyataan pertanyaan
Mengoptimumkan pernyataan pertanyaan ialah salah satu langkah utama untuk meningkatkan prestasi pangkalan data. Dengan menggunakan pernyataan pertanyaan yang sesuai, imbasan jadual penuh dan pertanyaan berlebihan boleh dielakkan, dengan itu meningkatkan kecekapan pertanyaan. Apabila menulis pernyataan pertanyaan, anda harus cuba mengelak daripada menggunakan subkueri kompleks dan pernyataan SQL bersarang berbilang peringkat.
4. Gunakan cache secara rasional
Cache ialah cara yang berkesan untuk mempercepatkan pertanyaan pangkalan data. MySQL menyediakan pelbagai mekanisme caching, termasuk cache pertanyaan, kumpulan penimbal InnoDB dan kumpulan penimbal indeks MyISAM. Konfigurasi yang betul dan penggunaan mekanisme caching ini boleh mengurangkan overhed IO pangkalan data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
5. Optimumkan jadual secara kerap
Pengoptimuman jadual tetap ialah salah satu langkah utama untuk mengekalkan prestasi pangkalan data yang stabil dan boleh dipercayai. Dengan kerap melakukan operasi seperti pengoptimuman jadual, defragmentasi dan pengumpulan statistik, anda boleh meningkatkan prestasi jadual dan kecekapan pertanyaan.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan mod OLTP dan kaedah pengoptimuman di atas, kecekapan dan prestasi sambungan MySQL boleh dipertingkatkan, sekali gus meningkatkan kesan operasi keseluruhan pangkalan data. Dalam aplikasi sebenar, kami juga boleh menjalankan langkah pengoptimuman lain mengikut keadaan tertentu, seperti menggunakan peralatan perkakasan yang sesuai, peruntukan sumber yang rasional, dsb., untuk meningkatkan lagi prestasi dan kecekapan sambungan MySQL.
Pengoptimuman sambungan MySQL ialah proses lelaran dan penambahbaikan berterusan. Melalui pembelajaran dan amalan berterusan, serta menguasai penggunaan dan teknologi pengoptimuman mod OLTP, kami boleh menggunakan fungsi dan kelebihan MySQL dengan lebih baik serta menyediakan perkhidmatan pangkalan data yang lebih cekap dan boleh dipercayai.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengoptimumkan sambungan MySQL menggunakan mod oltp?. 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
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
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
1379
52
Ciri baharu dalam PHP versi 5.4: Cara menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil
Jul 29, 2023 pm 09:19 PM
Ciri baharu versi PHP5.4: Cara menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil Pengenalan: Versi PHP5.4 memperkenalkan ciri baharu yang sangat mudah - anda boleh menggunakan parameter pembayang jenis boleh panggil untuk menerima fungsi atau kaedah boleh panggil . Ciri baharu ini membenarkan fungsi dan kaedah untuk menentukan secara langsung parameter boleh panggil yang sepadan tanpa semakan dan penukaran tambahan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan penggunaan pembayang jenis boleh panggil dan memberikan beberapa contoh kod,
Apakah maksud parameter produk?
Jul 05, 2023 am 11:13 AM
Parameter produk merujuk kepada maksud atribut produk. Sebagai contoh, parameter pakaian termasuk jenama, bahan, model, saiz, gaya, fabrik, kumpulan yang berkenaan, warna, dsb. parameter makanan termasuk jenama, berat, bahan, nombor lesen kesihatan, parameter perkakas rumah yang berkenaan; termasuk jenama, saiz, warna, tempat asal, voltan yang berkenaan, isyarat, antara muka dan kuasa, dsb.
Amaran PHP: Penyelesaian kepada in_array() menjangkakan parameter
Jun 22, 2023 pm 11:52 PM
Semasa proses pembangunan, kami mungkin menghadapi mesej ralat sedemikian: PHPWarning: in_array()expectsparameter. Mesej ralat ini akan muncul apabila menggunakan fungsi in_array() Ia mungkin disebabkan oleh hantaran parameter fungsi yang salah. Mari kita lihat penyelesaian kepada mesej ralat ini. Pertama, anda perlu menjelaskan peranan fungsi in_array(): semak sama ada nilai wujud dalam tatasusunan. Prototaip fungsi ini ialah: in_a
senarai penilaian parameter i9-12900H
Feb 23, 2024 am 09:25 AM
i9-12900H ialah pemproses 14-teras Seni bina dan teknologi yang digunakan semuanya baharu, dan rangkaiannya juga sangat tinggi. Kerja keseluruhannya sangat baik, dan beberapa parameter telah dipertingkatkan terutamanya dan boleh membawa pengalaman yang sangat baik . Semakan penilaian parameter i9-12900H: 1. i9-12900H ialah pemproses 14 teras, yang mengguna pakai seni bina q1 dan teknologi proses 24576kb, dan telah dinaik taraf kepada 20 utas. 2. Kekerapan CPU maksimum ialah 1.80 ghz, yang bergantung terutamanya pada beban kerja. 3. Berbanding dengan harga, ia sangat sesuai Nisbah harga-prestasi adalah sangat baik, dan ia sangat sesuai untuk sesetengah rakan kongsi yang memerlukan penggunaan biasa. penilaian parameter i9-12900H dan markah larian prestasi
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter fungsi C++
Apr 19, 2024 pm 12:00 PM
Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.
Program C++ untuk mencari nilai fungsi sinus hiperbolik songsang mengambil nilai yang diberikan sebagai hujah
Sep 17, 2023 am 10:49 AM
Fungsi hiperbola ditakrifkan menggunakan hiperbola dan bukannya bulatan dan bersamaan dengan fungsi trigonometri biasa. Ia mengembalikan parameter nisbah dalam fungsi sinus hiperbolik dari sudut yang dibekalkan dalam radian. Tetapi lakukan sebaliknya, atau dengan kata lain. Jika kita ingin mengira sudut daripada sinus hiperbolik, kita memerlukan operasi trigonometri hiperbolik songsang seperti operasi sinus songsang hiperbolik. Kursus ini akan menunjukkan cara menggunakan fungsi sinus songsang hiperbolik (asinh) dalam C++ untuk mengira sudut menggunakan nilai sinus hiperbolik dalam radian. Operasi arcsine hiperbolik mengikut formula berikut -$$\mathrm{sinh^{-1}x\:=\:In(x\:+\:\sqrt{x^2\:+\:1})}, Di mana\:In\:is\:logaritma asli\:(log_e\:k)
Tidak bolehkah model bahasa dengan 10 bilion parameter dijalankan? Seorang doktor Cina dari MIT mencadangkan kuantifikasi SmoothQuant, yang mengurangkan keperluan memori sebanyak separuh dan meningkatkan kelajuan sebanyak 1.56 kali!
Apr 13, 2023 am 09:31 AM
Walaupun model bahasa berskala besar (LLM) mempunyai prestasi yang kukuh, bilangan parameter boleh mencecah ratusan bilion dengan mudah, dan permintaan untuk peralatan dan memori pengkomputeran adalah sangat besar sehingga syarikat biasa tidak mampu membelinya. Kuantisasi ialah operasi mampatan biasa yang mengorbankan beberapa prestasi model sebagai pertukaran untuk kelajuan inferens yang lebih pantas dan keperluan memori yang kurang dengan mengurangkan ketepatan berat model (seperti 32 bit hingga 8 bit). Tetapi untuk LLM yang mempunyai lebih daripada 100 bilion parameter, kaedah pemampatan sedia ada tidak dapat mengekalkan ketepatan model, dan juga tidak boleh berjalan dengan cekap pada perkakasan. Baru-baru ini, penyelidik dari MIT dan NVIDIA bersama-sama mencadangkan pengkuantitian pasca latihan (GPQ) tujuan umum.
Ringkasan penalaan hiperparameter pembelajaran mesin (PySpark ML)
Apr 08, 2023 pm 07:21 PM
Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Anda boleh menala satu penganggar, seperti LogisticRegression, atau keseluruhan saluran paip yang merangkumi berbilang algoritma, pencirian dan langkah lain. Pengguna boleh menala keseluruhan Saluran Paip sekaligus, dan bukannya menala setiap elemen dalam Talian Paip secara individu. Tugas penting dalam ML ialah pemilihan model, atau menggunakan data untuk mencari model atau parameter terbaik untuk tugasan tertentu. Ini juga dipanggil penalaan. Satu Penganggar (seperti LogisticRegression) boleh ditala, atau
