Django: 「テーブルが存在しない」エラーの解決
このエラーは、Django が存在しないテーブルに対してデータベース操作を実行しようとすると発生します。通常は手動による削除またはアプリケーションの変更が原因で、以前より存在しています。 models.
問題の説明:
モデル関連のテーブルを削除した後、syncdb コマンドはテーブルを再度作成しようとします。ただし、テーブルのモデルは models.py にまだ存在しているため、Django はテーブルが存在することを期待していますが、テーブルが存在しないことがわかります。これにより、「テーブルが存在しません」エラーが発生します。
解決策の手順:
- テーブルを削除します (すでに
- モデルをコメントアウトします。 models.py.
-
移行の実行 (Django バージョン >= 1.7 の場合):
- python manage.py makemigrations
- python manage.py 移行--fake
OR
スキーマ移行の実行 (Django バージョン
- python manage.py schemamigration someapp --auto
- python manage.py merge someapp --fake
- models.py.
- 移行またはスキーマ移行を再実行します (今回は移行なし) --fake).
Django バージョンの例 >= 1.7:
# Comment out the model in models.py # class feed(models.Model): # ... # Execute migrations python manage.py makemigrations python manage.py migrate # Comment in the model in models.py # class feed(models.Model): # ... # Re-execute migrations python manage.py migrate
Django バージョンの例
# Comment out the model in models.py # class feed(models.Model): # ... # Execute schema migration python manage.py schemamigration someapp --auto python manage.py migrate someapp --fake # Comment in the model in models.py # class feed(models.Model): # ... # Re-execute schema migration python manage.py migrate someapp次の手順に従って、欠落しているテーブルを再作成し、「テーブルが存在しません」エラーを解決できます。
以上がDjango で「テーブルが存在しません」エラーを修正する方法?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。

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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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