


Warum ist das Abrufen und Kodieren von Base64-Bildern aus einer Datenbank so langsam?
Warum ist das Abrufen und Kodieren von Base64-Bildern aus einer Datenbank so langsam?
Vom Speichern von Base64-kodierten Bildern in einer Datenbank wird aus mehreren Gründen generell abgeraten:
Erhöhter Speicherplatz:
Base64-Kodierung erhöht die Größe des Bilddaten um ca. 33 %.
Leistungsaufwand:
Das Kodieren und Dekodieren des Bildes während des Datenbankzugriffs führt zu einem erheblichen Leistungsaufwand, wie das beobachtete Latenzproblem zeigt.
Ineffiziente Datenübertragung:
Die codierten Bilddaten sind größer als das Originalbild, was zu mehr Daten führt Übertragungszeit.
Alternativen zur Datenbank-Bildspeicherung
Dateispeicherung:
Das Speichern von Bildern als Dateien in einem Dateisystem ist der bevorzugte Ansatz. Es vermeidet die Leistungs- und Speicherprobleme, die mit der Datenbankspeicherung verbunden sind.
Binärdatenspeicherung:
MySQL unterstützt standardmäßig nicht das Speichern von Binärdaten in Spalten. Sie können jedoch spezielle Speicher-Engines wie InnoDB mit BLOB-Spalten zum Speichern von Binärdaten verwenden, dies wird jedoch im Allgemeinen nicht für Bilder empfohlen.
Lösung: Bilder separat abrufen
Um die Leistungsprobleme auszuräumen, Eine mögliche Lösung besteht darin, die Bilder separat aus den Datenbankzeilen abzurufen. Dies kann wie folgt erfolgen:
- Abrufen der Datenbankzeilen ohne die Bilddaten.
- Senden einer separaten HTTP-Anfrage zum Abrufen der Bilder basierend auf ihren Dateipfaden oder eindeutigen Identifikatoren, die im gespeichert sind Datenbank.
Potenzielle Herausforderungen
Sicherheit Überlegungen:
Beim Speichern von Bildern in einem Dateisystem ist es wichtig, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um unbefugten Zugriff zu verhindern und Benutzerdaten zu schützen.
Skalierbarkeit:
Wie Da die Anzahl der Bilder und Benutzer zunimmt, kann die Verwaltung eines großen Dateisystems komplex werden. Erwägen Sie aus Gründen der Skalierbarkeit die Verwendung von Dateiverteilungssystemen wie Amazon S3 oder CDN-Diensten.
Fazit
Das Speichern von Bildern in einer Datenbank wird aufgrund der Auswirkungen auf Leistung und Speicher im Allgemeinen nicht empfohlen. Es ist besser, die Dateispeicherung zu nutzen und Bilder separat abzurufen, um eine optimale Leistung und Datenverwaltung für Ihre Anwendung sicherzustellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist das Abrufen und Kodieren von Base64-Bildern aus einer Datenbank so langsam?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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