一、 数据 库版本 数据 压缩 在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。 二、 压缩 状况 大约可以节省20%-50%的空间,并且行 压缩 和页 压缩 有所区别。
一、数据库版本
数据压缩在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。
二、压缩状况
大约可以节省20%-50%的空间,并且行压缩和页压缩有所区别。
但让我失望的是,像含有Varchar(max),xml这种字段类型的,反而似乎压缩不起什么作用。其实我觉得最需要压缩的就是它们。
三、行压缩与页压缩
行压缩是将固定长度类型存储为可变长度存储类型。页压缩除了行压缩,还有字典压缩等等。就是说,页级比行级压得更狠,更厉害。通常,表的话我采用页压缩;索引,行压缩。不为什么,想当然耳。
四、开始压缩
压缩的时候,硬盘要有空余的空间,因为压缩需要消耗额外的磁盘。比如说,我压缩一个190GB的表,大概还要额外占用90GB的空间。压缩完了以后,可以通过收缩数据库文件释放。释放了以后空间就连本带利多上一点。
非分区表页级压缩
ALTER TABLE [table1] REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);
GO
分区表页级压缩
ALTER TABLE [partitiontable1]
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = PAGE ON PARTITIONS(1 TO 11)
);
GO
非分区索引行级压缩
ALTER INDEX ix_id
ON table1
REBUILD WITH ( DATA_COMPRESSION = ROW ) ;
GO
分区索引行级压缩
ALTER INDEX Ix_Id ON partitiontable1
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = ROW ON PARTITIONS(1 TO 16)
);
GO
五、压缩以后收缩数据库文件
DBCC SHRINKFILE ([数据库文件逻辑名], 收缩至多大(以M为单位));
GO
如
DBCC SHRINKFILE ([data_0], 5371);
GO
这个收缩后大小,我是先在Studio中,选中数据库,鼠标右键,在菜单中选任务,收缩,然后得到这个收缩后的最小尺寸,再抄到脚本上的。
其实帮助里面说,DBCC SHRINKFILE 不会将文件收缩到小于存储文件中的数据所需要的大小。例如,如果使用 10 MB 数据文件中的 7 MB,则带有 target_size 为 6 的 DBCC SHRINKFILE 语句只能将该文件收缩到 7 MB,而不能收缩到 6 MB。那么我们将5371写成1,岂不快哉?我没有试,可能可以。
六、经验总结
压缩和收缩分区表、分区索引消耗好多时间。有个几十G的分区表,我压缩完了以后,收缩花了2天又19个小时,是用脚本执行的,一口气不停歇。
非分区表则很快,100多G的文件,1、2小时就搞定了。
七、为什么要压缩
我觉得数据库服务器的瓶颈往往在于硬盘。象我们的服务器,8个核,平常时CPU很少上到10%,到30%已经顶天了。压缩的意义,就是将硬盘的压力转一部分到CPU,正中下怀。
另一个就是,现在我们网站功能逐渐多了以后,数据增长也很快。几年下来,数据积累相当可观,现在已经用了600多G了。
八、不要用操作系统的文件压缩
不要去使用只读用户定义文件组和只读数据库的 NTFS 压缩。结果没有压缩多少,反倒是想将数据库只读去掉,还要先解压。死未?

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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