根据sqlite3的api,在后面测试的时候发现对于sqlite3来说事务的开启与否仅插入1w条数据,时间的差距就已经非常非常明显了,先说下
最近在做sqlite3的二次开发,看到API里面关于事务的时候,萌生了测试一下事务的开启与否对插入数据所需要的时间影响的想法,根据sqlite3的api,,在后面测试的时候发现对于sqlite3来说事务的开启与否仅插入1w条数据,时间的差距就已经非常非常明显了,先说下测试环境:Ubuntu 12.04, sqlite3 3.7.14.1,测试插入1w条数据。
不开启事务时的测试代码如下:
int insert_no_trans()
{
printf(" \n"
"go into function insert_no_trans()\n");
int j = 0;
for (j = 0; j {
sprintf(sql, "INSERT INTO [dev] ([id], [name], [age])\
values (%d, '%s', %d)", j, "JGood", j);
if(SQLITE_OK != sqlite3_exec
(conn, sql, 0, 0, &err_msg))
{
fprintf(stderr, "INSERT ERROR: %s\n", err_msg);
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
printf("INSERT all succussfully!\n");
printf("function insert_no_trans() end. \n"
" \n");
return EXIT_SUCCESS;
}
开启事务的测试代码如下:
int insert_with_trans()
{
printf(" \n"
"go into function insert_with_trans()\n");
sqlite3_exec(conn, "begin;", 0, 0, 0); //开启事务
int j = 0;
for (j = 0; j {
sprintf(sql, "INSERT INTO [dev] ([id], [name], [age])\
values (%d, '%s', %d)", j, "JGood", j);
if(SQLITE_OK != sqlite3_exec(conn, sql, 0, 0, &err_msg))
{
is_succeed = false; //失败之后把标识设为false
fprintf(stderr, "INSERT ERROR: %s\n", err_msg);
break;
}
}
if(is_succeed)
sqlite3_exec(conn, "commit;", 0, 0, 0); //提交事务
else
{
sqlite3_exec(conn, "rollback;", 0, 0, 0); //回滚事务
exit(EXIT_FAILURE);
}
printf("INSERT all succussfully!\n");
printf("function insert_with_trans() end. \n"
" \n");
return EXIT_SUCCESS;
}
测试结果大跌眼镜,时间测试我用的是linux的time命令,在开启了事务的情况下插入1w条数据的时间仅为0.4s,而在不开启事务的情况下,由于时间太长,没有等其执行完,根据.db文件的大小和已经使用的时间推测,假设单位时间插入同样多条数据,推算出来的时间高达18分钟。这已经不在一个数量级了,google了一下这个问题,看到网上有人对此是这么解释的,如果未启用事务,sqlite会每插入一条数据,就往磁盘上面写一次,在整个执行过程中我也观察到未开启事务时程序执行期间硬盘灯一直是亮的,这也映证了这一点。而在开启事务的情况下,其应该是在对数据全部处理完之后才需要执行一次IO操作,时间自然非常快。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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