Obwohl es verständlich ist, effizientere Sammlungsvorgänge zu wählen, anstatt Beschriftungen im Beziehungsdatenbankbetrieb, ist es einer weiteren Diskussion über die extreme Abneigung gegen den Cursor wert. Dieser irrationale Hass führt oft zu übermäßigen Maßnahmen, um die Verwendung des Cursors zu vermeiden, was viele Fragen verursacht hat.
Das Aufwandsdilemma
Die mit dem Cursor bezogenen "Ausgaben" sind nur die inhärenten Merkmale des RDBMS -API (Relationship Database Management Systems). Der Cursor ist die Grundlage für den Betrieb verschiedener interner RDBMS -Komponenten. Ein Sammeloperator (bündeln das Ergebnis des Cursors zu einem einzigen Satz) kann jedoch das Hin und Her der API reduzieren.
Die Einschränkungen der Sammlung
Cursor erscheint früher als die Sprache mit der ersten Art der Sammlung. Aufgrund des Fehlens einer solchen Sammlung wird die verbleibende Sprache jeweils verarbeitet. Die moderne Sprache überwindet diese Grenze und bietet die Funktion, das Ergebnis als Sammlung für eine nahtlose Behandlung festzulegen. Slow Speed -Syndrom
Der Missbrauch von Cursors, insbesondere in verschachtelten Zyklen, verschlimmert die Leistungsprobleme. Das Missverständnis der Beziehungsverbindung kann einen ineffizienten verschachtelten Zyklus anstelle einer einfachen Verbindung verursachen, wodurch die Betriebsgeschwindigkeit inakzeptabel ist. Es ist jedoch nicht der Cursor selbst, sondern der unsachgemäße Gebrauch von Leistungsproblemen.
Dagination der Skalierung
Für die große Anzahl von Ergebnissen (z. B. der Ergebnissatz während der Speicherperiode) ist die Kampagne immer noch unerlässlich, da die Einstellung des Satzes schwierig ist, so große Datensätze in den Speicher zu setzen.
Alternative Methode Die Layer
Object Relationship Map (ORM) bietet eine praktikable Lösung, die Entwickler vor der Komplexität des Cursormanagements und des separaten SQL vor dem Anwendungscode schützen kann. Diese Methode reduziert die Codierungsbelastung im Zusammenhang mit Cursor ohne die Leistung.Schlussfolgerung
Der Cursor selbst ist nicht böse und sollte die Beziehung der Beziehung nicht ersetzen, aber es gibt irrationale Ekel für die Kampagne, was oft zu unnötiger Vermeidung führt. Das Verständnis der Rolle des Cursors in der RDBMS -Architektur und die Grenzen des Sammelns von Operationen tragen dazu bei, diese Angst zu beseitigen und den Entwicklern den Cursor bei Bedarf effektiv einzusetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum der ungerechtfertigte Cursor-Hass?. 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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