データベースのデータ量が一定量に増加した場合、パフォーマンスをどのように最適化するかが問題になります。 一般的に使用されるメソッドはいくつかのみです:
1. テーブルを分割する、つまり、大きな式データを複数のテーブルに分割し、各テーブルにあまり多くのデータが含まれないようにします。
利点: 同時実行性が向上し、ロックの粒度が減少します
欠点: コードのメンテナンスのコストが高く、関連する SQL を変更する必要があります
2. パーティション、すべてのデータは依然として 1 つのテーブル内にありますが、物理ストレージ データは特定のルールに従って別のファイルに保存されます。ファイルは別のディスクに配置することもできます。
利点: コードのメンテナンスが少なく、基本的に変更が不要で、IO スループットが向上します
欠点: テーブルの同時実行度は増加していません
利点: より良い長期サポート
短所: コードロジックの再構築、多大な作業
コードは次のとおりです:
プラグインを表示する; ---mysql コンソールで実行します
コードは次のとおりです:
'%part%' のような変数を表示します;
1. パーティションテーブルを作成します
テーブルのパーティション化の利点を利用したい場合は、データベースのバージョンがパーティション化をサポートしている必要があるだけでなく、パーティション化されたテーブルを構築することが重要です。このテーブルは通常のテーブルとは異なり、作成時にパーティションを指定する必要があります。そうしないと、通常のテーブルをパーティション テーブルに変更できません。では、パーティションテーブルを作成したらどうなるでしょうか? 残りは非常に簡単です。以下のテーブル作成ステートメントを参照してくださいリーリー
上記のステートメントは、f_id と f_name の 2 つのフィールドを持つ「T_part」テーブルを作成し、RANGE メソッドに従ってテーブルを 2 つの領域 p0 と p1 に分割します。f_id が 10 未満の場合は、p0 パーティションに配置されます。 0 より大きく 20 より小さい場合、パーティション p1 に配置されます。それでは、f_id が 20 より大きいデータはどのパーティションに配置されるべきでしょうか。 ご想像のとおり、insert ステートメントはエラーを報告します。
ほら、パーティション テーブルの作成はとても簡単です。もちろん、パーティションはいつでも追加および削除できますが、パーティションを削除すると、現在のパーティションの下にあるすべてのデータが削除されることに注意してください。
コードは次のとおりです:
alter table T_part addpartition((MAXVALUE) 未満のパーティション p2 値) ---新しいパーティションを追加します
alter table T_part DROP パーティション p2 ----パーティションを削除します
2. テーブルを分割するいくつかの方法
MySQL は、RANGE パーティション、LIST パーティション、HASH パーティション、LINEAR HASH パーティション、KEY パーティションの 5 つのパーティション化方法をサポートしています。各パーティションには独自の使用シナリオがあります。
RANGE パーティション テーブルは、次の方法でパーティション化されます。各パーティションには、パーティション式の値が指定された連続範囲内にある行が含まれます。これらの間隔は連続的である必要があり、互いに重なることはできず、VALUES LESS THAN 演算子を使用して定義されます。
上記の例はRANGEパーティションです
2) LIST パーティション:
MySQL の LIST パーティションは、多くの点で RANGE パーティションに似ています。 RANGE によるパーティション化と同様に、各パーティションを明確に定義する必要があります。これらの主な違いは、LIST パーティションの各パーティションの定義と選択は値リスト セット内の値に属する列の値に基づくのに対し、RANGE パーティションは連続間隔値のセットに属することです。 LIST パーティショニングは、「PARTITION BY LIST(expr)」を使用して実現されます。「expr」は列値または列値に基づく式であり、整数値を返します。その後、「VALUES IN (value_list)」方法によって定義されます。各パーティション。「value_list」はカンマで区切られた整数のリストです。
リーリー
3)ハッシュパーティション:
HASH分区主要用来确保数据在预先确定数目的分区中平均分布。在RANGE和LIST分区中,必须明确指定一个给定的列值或列值集合应该保存在哪个分区中;而在HASH分区中,MySQL 自动完成这些工作,你所要做的只是基于将要被哈希的列值指定一个列值或表达式,以及指定被分区的表将要被分割成的分区数量。要使用HASH分区来分割一个表,要在CREATE TABLE 语句上添加一个“PARTITION BY HASH (expr)”子句,其中“expr”是一个返回一个整数的表达式。它可以仅仅是字段类型为MySQL 整型的一列的名字。此外,你很可能需要在后面再添加一个“PARTITIONS num”子句,其中num 是一个非负的整数,它表示表将要被分割成分区的数量。
CREATE TABLE `T_hash` ( `f_id` INT DEFAULT NULL, `f_name` VARCHAR (20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`f_id`) ) ENGINE = myisam DEFAULT CHARSET = utf8 PARTITION BY HASH(f_id) ---可以指定多列 PARTITIONS 4;---分区个数
“expr”还可以是MySQL 中有效的任何函数或其他表达式,只要它们返回一个既非常数、也非随机数的整数。(换句话说,它既是变化的但又是确定的)。但是应当记住,每当插入或更新(或者可能删除)一行,这个表达式都要计算一次;这意味着非常复杂的表达式可能会引起性能问题,尤其是在执行同时影响大量行的运算(例如批量插入)的时候。最有效率的哈希函数是只对单个表列进行计算,并且它的值随列值进行一致地增大或减小,因为这考虑了在分区范围上的“修剪”。也就是说,表达式值和它所基于的列的值变化越接近,MySQL就可以越有效地使用该表达式来进行HASH分区。
4)LINEAR HASH分区:
MySQL还支持线性哈希功能,它与常规哈希的区别在于,线性哈希功能使用的一个线性的2的幂(powers-oftwo)运算法则,而常规 哈希使用的是求哈希函数值的模数。线性哈希分区和常规哈希分区在语法上的唯一区别在于,在“PARTITION BY” 子句中添加“LINEAR”关键字.
5)KEY分区:
按照KEY进行分区类似于按照HASH分区,除了HASH分区使用的用户定义的表达式,而KEY分区的 哈希函数是由MySQL 服务器提供。MySQL 簇(Cluster)使用函数MD5()来实现KEY分区;对于使用其他存储引擎的表,服务器使用其自己内部的 哈希函数,这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。
KEY分区的语法和HASH语法类似,只是把关键字改成KEY。
CREATE TABLE `T_key` ( `f_id` INT DEFAULT NULL, `f_name` VARCHAR (20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`f_id`) ) ENGINE = myisam DEFAULT CHARSET = utf8 PARTITION BY LINEAR key(f_id) PARTITIONS 3;
6)子分区:
子分区的意思就是在分区的基础上再次分区。且每个分区必须有相同个数的子分区。
CREATE TABLE `T_part` ( `f_id` INT DEFAULT NULL, `f_name` VARCHAR (20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`f_id`) ) PARTITION BY RANGE (f_id) SUBPARTITION BY HASH(F_ID) SUBPARTITIONS 2 ( PARTITION p0 VALUES less THAN (10), PARTITION p1 VALUES less THAN (20) )
上面语句的意思是,建立两个range分区,每个分区根据hash有分别有两个子分区,实际上整个表分成2×2=4个分区。当然,要详细定义每个分区属性也是可以的
CREATE TABLE `T_part` ( `f_id` INT DEFAULT NULL, `f_name` VARCHAR (20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`f_id`) ) PARTITION BY RANGE (f_id) SUBPARTITION BY HASH(F_ID) ( PARTITION p0 VALUES less THAN (10) ( SUBPARTITION s0 DATA DIRECTORY = '/disk0/data' INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx', SUBPARTITION s1 DATA DIRECTORY = '/disk1/data' INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx' ), PARTITION p1 VALUES less THAN (20) ( SUBPARTITION s2 DATA DIRECTORY = '/disk0/data' INDEX DIRECTORY = '/disk0/idx', SUBPARTITION s3 DATA DIRECTORY = '/disk1/data' INDEX DIRECTORY = '/disk1/idx' ) )
这样可以对每个分区指定具体存储磁盘。前提磁盘是存在的。
MySQL 中的分区在禁止空值(NULL)上没有进行处理,无论它是一个列值还是一个用户定义表达式的值。一般而言,在这种情况下MySQL 把NULL视为0。如果你希望回避这种做法,你应该在设计表时不允许空值;最可能的方法是,通过声明列“NOT NULL”来实现这一点。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA


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