MySQL からの大規模な結果セットのストリーミング
MySQL から大規模な結果セットを取得することは、特にアプリケーション メモリが制限されている場合に困難になることがあります。この問題は、JDBC ドライバーがテーブル全体をメモリにロードしようとしたときによく発生し、OutOfMemoryException が発生します。
setFetchSize() を使用する
これに対する 1 つの一般的な解決策問題は、setFetchSize() メソッドを使用して、フェッチされる行数を制限することです。データベース。ただし、MySQL JDBC ドライバーではストリーミングを有効にするための追加設定が必要なため、このアプローチだけでは必ずしも十分ではありません。
前方専用、読み取り専用ステートメントの作成
MySQL で結果セットのストリーミングを有効にするには、次のステートメントを作成する必要があります。 settings:
stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
フェッチ サイズの設定
ステートメントが作成されたら、setFetchSize() メソッドを使用して、次のことを示唆する必要があります。大規模な結果セットが発生する可能性があるドライバー取得:
stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);
ストリーミングの注意点
結果セットのストリーミングの制限と注意点を認識することが重要です:
- 同じ結果セットに対して他のクエリを発行する前に、結果セット全体を読み取るか閉じる必要があります。 connection.
- ステートメントがトランザクション内で使用される場合、ロックの問題が発生する可能性があります。ロックは、トランザクションが完了するか、すべての保留中の結果が読み取られるか、結果セットが閉じられる場合にのみ解放されます。
追加の考慮事項
使用しているにもかかわらず OutOfMemoryError が続く場合上記の設定では、データが利用可能になってもアプリケーションがすぐに処理していないことを示している可能性があります。これには、結果セット全体がメモリ内に保持されるのを避けるために、コードを再構築してデータを段階的に処理する必要があります。
以上がOutOfMemoryErrors を回避するために MySQL から大きな結果セットを効率的にストリーミングするにはどうすればよいですか?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。

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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