Detaillierte Einführung in die Datenoptimierung

Kürzlich gibt es eine Datentabelle mit 20 Millionen Datensätzen, die optimiert und migriert werden muss. 20 Millionen Daten sind für MySQL sehr peinlich, da die Geschwindigkeit der Indexerstellung immer noch sehr hoch ist und die Geschwindigkeit unabhängig von der Optimierung nicht wesentlich verbessert werden kann. Diese Daten weisen jedoch eine große Anzahl redundanter Felder und Fehlerinformationen auf, was für Statistiken und Analysen äußerst unpraktisch ist. Ich muss also eine neue Tabelle erstellen, die Daten einzeln aus der alten Tabelle herausnehmen, sie optimieren und wieder in die neue Tabelle einfügen. 1. Löschen Sie redundante Daten und optimieren Sie die Feldstruktur kennen Sie im Voraus die Felder, die als Abfragebedingungen verwendet werden können. Erstellen Sie daher für diesen Teil der Daten separat ein neues Feld und ändern Sie die Feldstruktur für reguläre Daten. Beispielsweise ist die ID-Karte varchar (18). Bei unwichtigen Daten führen wir diese zusammen und es entsteht ein Feld mit Textstruktur. Wir müssen einige verwandte Daten berechnen, z. B. den Personalausweistyp, um das genaue Geschlecht, den Geburtsort, den Geburtstag und das Alter zu ermitteln. 2. Datenmigration: Wir entnehmen ein altes Datenelement aus der Datenbank, erhalten dann durch Berechnung und Verarbeitung die gewünschten neuen Daten und fügen schließlich die neuen Daten in die neue Tabelle ein. Bei der Beschaffung neuer Daten traten jedoch die folgenden Probleme auf. Die Datenmenge ist zu groß und kann nicht auf einmal abgerufen werden (2000-W-Daten werden in

1 geworfen. So optimieren und migrieren Sie 20 Millionen Daten in MySQL

Einführung: Seit kurzem gibt es eine Datentabelle mit 20 Millionen Datensätzen, die optimiert und migriert werden müssen MySQL ist aufgrund der angemessenen Geschwindigkeit der Indexerstellung immer noch ziemlich schnell. Es gibt jedoch keine große Verbesserung bei der Geschwindigkeit 🎜>2.

MySQL-Optimierungsexperiment (1) - Partitionierung

Einführung : Das Konzept der Optimierung wird bei der Entwicklung von Projekten immer erwähnt. In diesem Artikel geht es um eine Erkundungsreise zur Datenoptimierungspraxis, in der die Gründe, Methoden, Methoden zur Partitionstabellenverwaltung und eine einfache Praxis kurz vorgestellt werden Datenoptimierung und Migration Für die Optimierung und Migration sind 2000 W Daten erforderlich, da die Geschwindigkeit der Indexerstellung immer noch sehr hoch ist und die Geschwindigkeit nicht wesentlich verbessert werden kann. Es gibt jedoch viele Daten ...

4.

Suchdatenoptimierung der Methode „Thinkphp where()“

Einführung: Der erste Weg {code ...} Der zweite Weg {code...} Diese beiden Methoden können den gewünschten Vorgang ausführen, aber wird die erste Methode Druck auf den Server oder die Datenbank ausüben? Die zweite Methode kann mehr in dieser Codezeile geschrieben werden {code. ..} Verwirrt (⊙﹏⊙)

5. Ein Beispiel für die Deduplizierungsoptimierung für ein bestimmtes XXX-Mobilfunkunternehmen

Einführung: Dies ist SQL, das von einem von ihnen geschrieben wurde. Der Zweck besteht darin, doppelte Daten zu löschen, und die Zeile mit der kleinsten ID wird nicht gelöscht: deletefromjd_chapterawherea.`id`in(select`id`fromjd_chaptergroup&nbs..

6. Oracle Optimization Statistics Histogramme von Daten

Einführung: Histogramm ist eine Methode zur Klassifizierung und Speicherung von Daten entsprechend der Häufigkeit In Oracle wird das Histogramm verwendet, um die Verteilung der Spaltendaten in der Tabelle zu beschreiben.

So optimieren Sie Webseiten mit HTML5 Mikrodaten? 🎜>8. MySQL-Datenbank-MySQL-Problem: Abfragedatenoptimierung aus drei Tabellen

Einführung: Ich habe drei Tabellen, drei Alle Daten in den Tabellen werden abgefragt und dann sortiert. Die Daten in den drei Tabellen sind sehr umfangreich und können Ressourcen sparen.

9. mysql-MySql-Datenstatistiken Update Select Optimierung

Einleitung: Ich möchte alle um Rat bitten. Das bei der Optimierung der MySQL-Aktualisierungsdaten aufgetretene Problem ist wie folgt. Tabelle a hat 2 Felder, ready_count, download_count. Die Speicher-Engines beider Tabellen sind MYISAM. Es ist notwendig, die Daten von Tabelle a nach count(1) zu aktualisieren (Typ). Geben Sie in diese beiden Felder ein. Mein aktuelles SQL sieht so aus: update a _t1 set _t1.ready_count = ( SELECT count(1) FROM b _t2 WHERE _t2.tid = ...

10. MySQL Konfiguration zum Schreiben und Einfügen von Datenoptimierung_MySQL

Einführung: MySQL-Konfiguration zum Schreiben und Einfügen von Datenoptimierung

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MySQL-Vergleich zweier Probleme bei der Tabellendatenoptimierung

Suchdatenoptimierung der Methode „Thinkphp where()“

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Einführung in die Datenoptimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!