PHP での大きな MySQL ファイルのインポート: 包括的な分割クエリ ソリューション
大きな MySQL ファイルを共有ホスティング プロバイダー Web サイトにインポートすると、次のことが可能になります。特に PHP を使用しており、MySQL への外部アクセスが制限されている場合は、困難になります。この記事では、ファイルを確実に個別のクエリに分割してインポートすることで、この問題に対処する包括的なソリューションを提供します。
考慮すべき課題
大きな MySQL ファイルを解析してクエリする場合PHP では、次のようないくつかの課題が発生します。
- データ内のフィールド区切り文字の検出
- メモ フィールドの改行の処理
- ファイル サイズが大きいことによるメモリの問題の回避
信頼性の高い分割クエリ ソリューション
これらの課題を克服するために、この記事では SplitSQL() と呼ばれるメモリに優しい関数を紹介します。この関数はファイルを 1 行ずつ読み取り、クエリ区切り文字 (セミコロンなど) が見つかるまで個々のクエリを蓄積します。コードは次のとおりです。
function SplitSQL($file, $delimiter = ';') { set_time_limit(0); if (is_file($file) && is_resource($file = fopen($file, 'r'))) { $query = array(); while (!feof($file)) { $query[] = fgets($file); if (preg_match('~' . preg_quote($delimiter, '~') . '\s*$~iS', end($query))) { $query = trim(implode('', $query)); if (mysql_query($query) === false) { echo 'ERROR: ' . $query . "\n"; } else { echo 'SUCCESS: ' . $query . "\n"; flush(); } $query = array(); } } fclose($file); return true; } return false; }
メモリに優しく、テスト済み
この関数は、必要な場合にのみメモリを割り当て、メモリの問題を回避します。大規模な phpMyAdmin SQL ダンプでテストされ、実世界のデータを効果的に処理できることが実証されています。
テスト データと出力
サンプル データとその出力は次のとおりです。 SplitSQL() 関数:
テスト データ:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test" ( "id" INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "name" TEXT, "description" TEXT ); BEGIN; INSERT INTO "test" ("name", "description") VALUES (";;;", "something for you mind; body; soul"); COMMIT; UPDATE "test" SET "name" = "; " WHERE "id" = 1;
出力:
SUCCESS: CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test" ( "id" INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "name" TEXT, "description" TEXT ); SUCCESS: BEGIN; SUCCESS: INSERT INTO "test" ("name", "description") VALUES (";;;", "something for you mind; body; soul"); SUCCESS: COMMIT; SUCCESS: UPDATE "test" SET "name" = "; " WHERE "id" = 1;
結論
SplitSQL() 関数は、大規模な MySQL ファイルを個々のクエリに分割するための堅牢で信頼性の高いソリューションを提供し、共有ホスティング環境で効率的かつ自動化されたデータベース インポートを可能にします。この関数は、メモリの制約に対処し、さまざまなデータ型を考慮することで、PHP で大きな MySQL ファイルをインポートする複雑なプロセスを簡素化します。
以上がPHP で大きな MySQL ファイルをインポートする方法: 分割クエリ アプローチによるメモリ効率の高いソリューション?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

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。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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