Testing MySQL FULLTEXT indexes in InnoDB using pt-upgrade_MySQL
As I prepare to convert some MySQL tables with FULLTEXT indexes from MyISAM to InnoDB I want to verify that running a standard production query set against the tables will return the same results with InnoDB that it did with MyISAM. Since I read Matt Lord’sblog postabout the document relevancy rankings used for InnoDB full-text searches I knew to expect some differences when sorting by relevancy, so I want to focus on getting the same set of rows back, mostly ignoring the order in which the rows are returned.
Percona toolkit has a tool calledpt-upgradethat works well for this purpose. I used 2 test servers with a copy of my production database. On one of the servers I left the tables in MyISAM, and on the other I converted the tables to InnoDB. I copied a slow query log from a production host running withlong_query_time=0
to get the query set for testing. Since I was only interested in queries on a few tables, rather than running the entire slow query log against the servers I just extracted the specific queries I was interested in and ran them as a raw log.
Here’s the command I used:
<code>pt-upgrade --read-only /--database flite /--type rawlog /tmp/proddb-slow.log.raw /h=testdb33.flite.com /h=testdb47.flite.com</code> 登入後複製 |
I used the--read-only
flag sopt-upgrade
would only executeSELECT
statements, and not any statements that modify data.
Since I extracted the SQL queries from the slow query log instead of using the full slow query log, I used--type rawlog
instead of the default of--type slowlog
.
For the two hosts I compared, testdb33 is using FULLTEXT on InnoDB, and testdb47 is using FULLTEXT on MyISAM.
When I ranpt-upgrade
it exposed several significant discrepancies. I will document those discrepancies and how I fixed them in a future post.

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
