


MySQL dan Oracle: Perbandingan sokongan untuk jadual partitioned dan indeks partitioned
MySQL dan Oracle: Perbandingan sokongan untuk jadual partitioned dan indeks partitioned
Pengenalan:
Dalam sistem pengurusan pangkalan data, untuk pangkalan data dengan volum data yang besar dan operasi serentak yang tinggi, menggunakan teknologi pembahagian ialah kaedah pengoptimuman yang biasa. Teknologi pembahagian boleh membahagikan data kepada berbilang partition bebas, dengan itu meningkatkan prestasi pertanyaan dan kecekapan pengurusan data. Artikel ini akan membandingkan sokongan jadual partition dan indeks partition oleh MySQL dan Oracle, dua sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, dan memberikan contoh kod yang sepadan untuk digambarkan.
1. Sokongan jadual partition
- MySQL
MySQL telah memperkenalkan sokongan untuk jadual partition sejak versi 5.1, yang dicapai dengan menggunakan klausa PARTITION BY. Klausa PARTITION BY boleh membahagikan jadual kepada berbilang partition berdasarkan lajur atau ungkapan tertentu. MySQL menyokong jenis pembahagian berikut: - pembahagian Julat: pembahagian berdasarkan julat tertentu, seperti pembahagian berdasarkan julat tarikh
- pembahagian SENARAI: pembahagian berdasarkan senarai nilai lajur
- ; Pembahagian HASH: berdasarkan ungkapan Pembahagian berdasarkan nilai cincang formula
- Pembahagian UTAMA: Pembahagian cincang berdasarkan nilai lajur tertentu.
Berikut ialah contoh jadual MySQL menggunakan pembahagian RANGE:
CIPTA pekerja JADUAL (
id INT, name VARCHAR(50), age INT
)PEMBAHAGIAN MENGIKUT Julat(id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000)
);
- Sokongan Oracleed sangat untuk jadual pembahagian Oracle komprehensif. Dan ciri ini telah diperkenalkan sejak versi 8i. Oracle menyokong jenis partition berikut:
- Berikut ialah contoh Oracle menggunakan pembahagian Julat:
id INT, name VARCHAR(50), age INT
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000)
SQ Saya untuk
SQ Saya L untuk Sokongan untuk indeks terbahagi adalah agak terhad. Hanya indeks biasa boleh digunakan dalam jadual terbahagi, bukan indeks global. Berikut ialah contoh jadual pembahagian MySQL menggunakan indeks biasa:- CIPTA pekerja JADUAL (
id INT, name VARCHAR(50), age INT, INDEX idx_age(age)
Salin selepas log masuk
)PEMBAHAGIAN MENGIKUT Julat(id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000)
sokongan Oracle
Oracle untuk indeks secara relatif baik Berkuasa, ia menyokong penciptaan indeks global dan indeks tempatan pada jadual pembahagian. Berikut ialah contoh jadual pembahagian Oracle menggunakan indeks global:- CIPTA pekerja JADUAL (
id INT, name VARCHAR(50), age INT
Salin selepas log masukSalin selepas log masukSalin selepas log masuk
)PARTISIEN MENGIKUT Julat(id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000)
:
Dari segi sokongan untuk jadual partition, Oracle lebih komprehensif daripada MySQL dan menyediakan lebih banyak pilihan jenis partition
Dari segi sokongan untuk indeks partition, Oracle juga lebih baik daripada MySQL dan boleh mencipta indeks global dan indeks tempatan.
Ringkasnya, Oracle lebih berkuasa dari segi sokongan untuk jadual partitioned dan indeks partitioned. Tetapi dalam penggunaan sebenar, adalah yang paling penting untuk memilih sistem pengurusan pangkalan data yang sesuai berdasarkan keperluan khusus dan ciri sistem.Atas ialah kandungan terperinci MySQL dan Oracle: Perbandingan sokongan untuk jadual partitioned dan indeks partitioned. 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.

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.

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.

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.

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 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.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
