


Aufteilen der Mysqldump-Ausgabe in kleinere Dateien zum Hochladen auf einen Remote-Server mit begrenzter Kapazität
Die Notwendigkeit, umfangreiche Daten von einer MySQL-Datenbank in eine andere zu übertragen kommt häufig vor, aber Einschränkungen wie eingeschränkte Datei-Upload-Größen können eine Herausforderung darstellen. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie phpMyAdmin verwenden, das nur komprimierte .sql-Dateien zulässt, die kleiner als 2 MB sind. Glücklicherweise gibt es eine Lösung, um dieses Hindernis zu überwinden.
Um dieses Problem zu lösen, kann die Ausgabe von mysqldump sorgfältig in überschaubare Teile fragmentiert werden, sodass sie in ihrer kleineren Form hochgeladen werden können. Leider kann das Dienstprogramm split(1) nicht verwendet werden, da die Dateien auf dem Remote-Server nicht wieder zusammengefügt werden können.
Eine alternative Lösung: Fragmentierung der MySQL-Dump-Ausgabe
Eine praktische Alternative zu split(1) wird im folgenden Bash-Skript vorgestellt. Es teilt eine Datenbank-Dump-Datei geschickt in einzelne .sql-Dateien auf, die jeweils einer bestimmten Tabelle entsprechen. Das Skript nutzt csplit, ein vielseitiges Tool zum Aufteilen von Dateien, und setzt START strategisch ein, um Tabellengrenzen zu identifizieren.
#!/bin/bash # Adjust this to your specific scenario: START="/-- Table structure for table/" if [ $# -lt 1 ] || [[ == "--help" ]] || [[ == "-h" ]]; then echo "USAGE: extract all tables:" echo " DUMP_FILE" echo "extract one table:" echo " DUMP_FILE [TABLE]" exit fi if [ $# -ge 2 ]; then # Extract a specific table csplit -s -ftable "/-- Table structure for table/" "%-- Table structure for table \`\`%" "/-- Table structure for table/" "%40103 SET TIME_ZONE=@OLD_TIME_ZONE%1" else # Extract all tables csplit -s -ftable "$START" {*} fi [ $? -eq 0 ] || exit mv table00 head FILE=`ls -1 table* | tail -n 1` if [ $# -ge 2 ]; then # Cut off all other tables mv $FILE foot else # Cut off the end of each file csplit -b '%d' -s -f$FILE $FILE "/40103 SET TIME_ZONE=@OLD_TIME_ZONE/" {*} mv ${FILE}1 foot fi for FILE in `ls -1 table*`; do NAME=`head -n1 $FILE | cut -d$'\x60' -f2` cat head $FILE foot > "$NAME.sql" done rm head foot table*
Diese Lösung teilt die Dump-Datei sorgfältig in einzelne tabellenspezifische .sql-Dateien auf und gewährleistet so ein erfolgreiches Hochladen auf den Remote-Server auch bei eingeschränkter Dateikapazität.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie teile ich eine große MySQL-Dump-Datei in kleinere Dateien auf, um die Größenbeschränkungen beim Hochladen zu überwinden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQL verwendet eine GPL -Lizenz. 1) Die GPL -Lizenz ermöglicht die freie Verwendung, Änderung und Verteilung von MySQL, aber die geänderte Verteilung muss GPL entsprechen. 2) Gewerbelizenzen können öffentliche Änderungen vermeiden und für gewerbliche Anwendungen geeignet sind, die Vertraulichkeit erfordern.

Die Situationen bei der Auswahl von InnoDB anstelle von MyISAM umfassen: 1) Unterstützung der Transaktion, 2) hohe Genauigkeitsumgebung, 3) hohe Datenkonsistenz; Umgekehrt umfasst die Situation bei der Auswahl von MyISAM: 1) hauptsächlich Lesen von Operationen, 2) Es ist keine Transaktionsunterstützung erforderlich. InnoDB ist für Anwendungen geeignet, die eine hohe Datenkonsistenz und Transaktionsverarbeitung erfordern, z. B. E-Commerce-Plattformen, während MyISAM für lessintensive und transaktionsfreie Anwendungen wie Blog-Systeme geeignet ist.

In MySQL besteht die Funktion von Fremdschlüssel darin, die Beziehung zwischen Tabellen herzustellen und die Konsistenz und Integrität der Daten zu gewährleisten. Fremdeschlüssel behalten die Wirksamkeit von Daten durch Referenzintegritätsprüfungen und Kaskadierungsvorgänge bei. Achten Sie auf die Leistungsoptimierung und vermeiden Sie bei der Verwendung häufige Fehler.

Es gibt vier Hauptindextypen in MySQL: B-Tree-Index, Hash-Index, Volltextindex und räumlicher Index. 1.B-Tree-Index ist für Reichweite, Sortierung und Gruppierung geeignet und für die Erstellung der Namensspalte der Mitarbeiter-Tabelle geeignet. 2. Hash -Index ist für äquivalente Abfragen geeignet und für die Erstellung der ID -Spalte der Tabelle Hash_Table der Speicherspeicher -Engine geeignet. 3. Der Volltextindex wird für die Textsuche verwendet, die für die Erstellung in der Inhaltspalte der Artikeltabelle geeignet ist. 4. Der räumliche Index wird für die Geospatial -Abfrage verwendet, die für die Erstellung auf Geom -Spalten der Standorte Tabelle geeignet ist.

TocreateanIndexinMysql, UsethecreatInedExStatement.1) ForasingLecolumn, verwenden Sie "createIdexidx_lastNameOntrayees (Nachname); 2) foracompositeIndex, verwenden" createIndexidx_nameonomiebhaber (Lastname, Firstname);

Der Hauptunterschied zwischen MySQL und SQLite ist das Design-Konzept und die Nutzungsszenarien: 1. MySQL eignet sich für große Anwendungen und Lösungen auf Unternehmensebene, die hohe Leistung und hohe Parallelität unterstützen. 2. SQLite ist für mobile Anwendungen und Desktop -Software geeignet, leicht und leicht einzubetten.

Indizes in MySQL sind eine geordnete Struktur einer oder mehrerer Spalten in einer Datenbanktabelle, die zur Beschleunigung der Datenabnahme verwendet wird. 1) Indexe verbessern die Abfragegeschwindigkeit durch Reduzierung der Menge an gescannten Daten. 2) B-Tree-Index verwendet eine ausgewogene Baumstruktur, die für die Reichweite und Sortierung geeignet ist. 3) Verwenden Sie CreateIndex -Anweisungen, um Indizes zu erstellen, z. 4) Zusammengesetzte Indizes können Multi-Säulen-Abfragen optimieren, z. 5) Erklärung verwenden, um Abfragepläne zu analysieren und zu vermeiden

Durch die Verwendung von Transaktionen in MySQL wird die Datenkonsistenz gewährleistet. 1) Starten Sie die Transaktion über starttransaction und führen Sie dann SQL -Operationen aus und senden Sie sie mit Commit oder Rollback. 2) Setzen Sie SavePoint, um einen Speicherpunkt zu setzen, um teilweise Rollback zu ermöglichen. 3) Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verkürzung der Transaktionszeit, die Vermeidung großer Abfragen und die Verwendung von Isolationsniveaus.


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