phpMyAdmin の結果で推定行数が異なる: なぜですか?
MySQL で InnoDB テーブルを操作する場合、ユーザーは推定行数に重大な不一致が発生する可能性があります。 phpMyAdminによって表示される行数。この変動は、InnoDB テーブルの固有の性質により発生します。
InnoDB テーブルの行カウントについて
正確な行数を維持する MyISAM テーブルとは異なり、InnoDB テーブルは行数を追跡しません。この情報を直接。その結果、InnoDB で正確な行数を取得する唯一の方法はテーブル全体のスキャンを必要とし、大きなテーブルの場合は時間のかかる操作になる可能性があります。
phpMyAdmin の推定
パフォーマンスの制限を克服するために、phpMyAdmin は SHOW TABLE STATUS クエリを使用して、InnoDB エンジンから推定行数を取得します。ただし、この推定は、InnoDB の内部操作の非同期的な性質により変動する傾向があります。このばらつきは、観察された行数の違いを説明しています。
代替ソリューション
InnoDB の行カウントの制限を考慮すると、正確な結果を求めるユーザーは代替方法を検討する必要があります。
- SELECT COUNT(*): これクエリはテーブル全体のスキャンを実行し、正確な行数を提供しますが、大きなテーブルの場合は遅くなる可能性があります。
- Counter Table: 行の挿入に基づいて増加または減少する別のテーブルを維持することによってまたは削除しても、アプリケーションは InnoDB テーブル内の行数を正確に維持できます。
MySQL ドキュメント注
MySQL マニュアルでは、InnoDB の行数推定のおおよその性質を認めています:
「行数は SQL 最適化で使用される概算の推定値にすぎません。」
さらに、正確にカウントするには別の方法を使用することをお勧めします。
「おおよその行数が十分な場合は、SHOW TABLE STATUS を使用できます。セクション14.3.14.1「InnoDB パフォーマンス チューニングのヒント」を参照してください。"
以上がphpMyAdmin で InnoDB テーブルの推定行数がさまざまに表示されるのはなぜですか?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。

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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