


Le nombre de lignes estimé varie dans les résultats de phpMyAdmin : pourquoi ?
Lorsqu'ils travaillent avec des tables InnoDB dans MySQL, les utilisateurs peuvent rencontrer des écarts importants dans l'estimation nombre de lignes affiché par phpMyAdmin. Cette variation est due à la nature inhérente des tables InnoDB.
Comprendre le comptage de lignes de table InnoDB
Contrairement aux tables MyISAM qui maintiennent un nombre de lignes précis, les tables InnoDB ne suivent pas directement ces informations. En conséquence, la seule méthode pour obtenir le nombre exact de lignes dans InnoDB nécessite une analyse complète de la table, ce qui peut être une opération fastidieuse pour les grandes tables.
Estimation de phpMyAdmin
Pour surmonter la limitation des performances, phpMyAdmin utilise la requête SHOW TABLE STATUS pour récupérer un nombre estimé de lignes à partir du moteur InnoDB. Cependant, cette estimation est sujette à des fluctuations en raison de la nature asynchrone des opérations internes d'InnoDB. Cette variabilité explique les différences observées dans le nombre de lignes.
Solutions alternatives
Compte tenu des limites du comptage de lignes d'InnoDB, les utilisateurs recherchant des résultats précis devraient envisager des méthodes alternatives :
- SELECT COUNT(*) : Cette requête effectue une analyse complète de la table et fournit un nombre exact de lignes, mais cela peut être lent pour les grandes tables.
- Table de compteur : en conservant une table séparée qui incrémente ou décrémente en fonction des insertions ou des suppressions de lignes, les applications peuvent conserver un nombre précis de lignes dans les tables InnoDB.
Documentation MySQL Notes
Le manuel MySQL reconnaît la nature approximative de l'estimation du nombre de lignes d'InnoDB :
"Le nombre de lignes n'est qu'une estimation approximative utilisée dans l'optimisation SQL."
En outre, il recommande d'utiliser des méthodes alternatives pour un comptage précis :
"Si un nombre approximatif de lignes est suffisant, SHOW TABLE STATUS peut être utilisé. Voir la section 14.3.14.1, « Conseils d'optimisation des performances d'InnoDB ».
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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