


MySQL-Tabelle von einer anderen basierend auf dem Wert aktualisieren
Sie möchten eine zu aktualisierende MySQL-Tabelle mühelos mit Werten aus einer anderen Tabelle aktualisieren , 'original', basierend auf übereinstimmenden Zeichenfolgen, die in einem VARCHAR(32)-Feld gespeichert sind, 'Wert.'
Erste Abfragen und Leistungsbedenken
Zunächst haben Sie versucht, die folgende Abfrage zu aktualisieren, um „tobeupdated“ zu aktualisieren:
UPDATE tobeupdated, original SET tobeupdated.id = original.id WHERE tobeupdated.value = original.value
While Obwohl diese Abfrage erfolgreich war, erwies sie sich als langsam und verarbeitete nur einen kleinen Teil der gewünschten Daten Aktualisierungen.
Optimierte Abfrage
Um die Leistung zu verbessern, sollten Sie die folgende optimierte Abfrage in Betracht ziehen:
UPDATE tobeupdated INNER JOIN original ON (tobeupdated.value = original.value) SET tobeupdated.id = original.id
Grundlegendes zur optimierten Abfrage
Die Syntax „INNER JOIN“ ermöglicht einen effizienteren Datenabruf durch explizite Angabe des Joins Zustand zwischen den beiden Tabellen. Darüber hinaus beschleunigt die Indizierung der Felder „tobeupdated.value“ und „original.value“ die Verarbeitung erheblich.
Vereinfachte Abfrage
Für eine noch einfachere Lösung können Sie die verwenden 'USING'-Klausel:
UPDATE tobeupdated INNER JOIN original USING (value) SET tobeupdated.id = original.id
'USING' vereinfacht einen Equi-Join, indem Spalten automatisch mit denselben abgeglichen werden Namen in beiden Tabellen. In diesem Fall verfügen sowohl „tobeupdated“ als auch „original“ über eine „Wert“-Spalte.
Zusätzliche Überlegungen
Stellen Sie eine angemessene Indexabdeckung für relevante Spalten sicher, um die Leistung zu optimieren. Wenn die Tabellen außergewöhnlich groß sind, sollten Sie erwägen, eine dritte Tabelle für die zusammengeführten Ergebnisse zu erstellen, obwohl dies nicht unbedingt die Geschwindigkeit verbessern muss.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine MySQL-Tabelle basierend auf übereinstimmenden Werten in einer anderen Tabelle effizient aktualisieren?. 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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