データ最適化の詳細な紹介

最近、最適化と移行が必要な 2,000 万件のレコードを含むデータ テーブルがあります。 2,000 万のデータは MySQL にとって非常に恥ずかしいことです。インデックスの作成速度は依然として非常に速く、いくら最適化を行っても速度を大幅に向上させることはできないからです。しかし、これらのデータには冗長なフィールドやエラー情報が多数含まれており、統計や分析には非常に不便です。したがって、新しいテーブルを作成し、古いテーブルからデータを 1 つずつ取り出して最適化し、それを新しいテーブルに戻す必要があります。 1. 2000W データで、冗長なデータを削除し、フィールド構造を最適化します。クエリ条件として使用できるフィールドを事前に知っておく必要があります。したがって、この部分のデータに対しては別途新しいフィールドを作成し、ID カードが varchar(18) であるなど、通常のデータのフィールド構造を合理的に変更します。重要でないデータについてはマージし、テキスト構造のフィールドを作成します。 ID カードの種類など、正確な性別、出身地、誕生日、年齢などの関連データを計算する必要があります。 2. データ移行: データベースから古いデータを取り出し、計算と処理を通じて必要な新しいデータを取得し、最後に新しいデータを新しいテーブルに挿入します。しかし、新たなデータを取得する際に以下の問題が発生しました。データの量が多すぎて一度に取得できません (2,000 万のデータが

1 に放り込まれます。) MySQL で 2,000 万のデータを最適化して移行する方法

はじめに:最近のレコードは 2,000 万レコードです。データ テーブルを最適化して移行する必要があります。MySQL にとって 2000W のデータは恥ずかしいことです。インデックスの作成速度は依然として非常に高速であり、いくら最適化を行っても速度を大幅に改善することはできません。 .

2. Mysql の最適化実験 (1) - パーティション

はじめに: この記事は、プロジェクトの開発プロセスで常に言及される最適化の概念です。データ最適化の実践。その理由、方法、パーティション テーブルの管理方法と簡単な実践について簡単に紹介します。

最近 2,000 万件のレコードが発生しました。記録されたデータ テーブルを最適化して移行する必要があります。2000W のデータは MySQL にとって恥ずかしいことです。なぜなら、インデックスの作成速度は依然として非常に高速であり、いくら最適化を行っても速度を大幅に向上させることはできません。 .

4.

Thinkphp where() メソッドの検索データの最適化

はじめに: 最初の方法 {code...} 2 番目の方法 {code...} どちらの方法でも私が望むものを実現できます。操作ですが、最初の方法はサーバーまたはデータベースに負担をかけますか? 2 番目の方法は、このコード行をさらに記述することです。混乱しています (⊙﹏⊙)

5 特定の XXX モバイルの場合電話機 重複データの削除に関する同社の最適化の例

はじめに: これは、重複データを削除するために企業の 1 人が開発した SQL であり、最小の ID を持つ行は削除されません: deletefromjd_chapterawherea.`id`in( select`id`fromjd_chaptergroup&nbs ..6.

Oracle は統計データのヒストグラムを最適化します

はじめに: ヒストグラムは、出現頻度に従ってデータを分類して保存する方法です。テーブル内の列データの分布 7. HTML5 マイクロデータを使用して Web ページを最適化する方法

8.テーブル クエリ データの最適化

はじめに: 3 つのテーブルがあり、3 つのテーブルのデータはすべてクエリされてから並べ替えられます。クエリを実行するとリソースが節約され、最適化されます。

9.

mysql-MySql データ統計の更新最適化

はじめに: 皆さんにアドバイスをお願いしたいのですが、mysq 更新データの最適化で遭遇した問題は次のとおりです。 テーブル a には、ready_count、download_count という 2 つのフィールドがあります。テーブル b は、type と id を持つ統計テーブルです。count(1) グループ化の後に、テーブル b のデータをテーブル a に更新する必要があります。 (これら 2 つのフィールドに入力します)。 私の現在のSQLは次のようなものです: update a _t1 set _t1.ready_count = ( SELECT count(1) FROM b _t2 WHERE _t2.tid = ...

10. MySQL書き込み挿入データ最適化configuration_MySQL

はじめに: MySQL の書き込みと挿入のデータ最適化構成

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mysql 2 つのテーブル データ最適化の問題の比較

Thinkphp where() メソッド データ最適化の検索

以上がデータ最適化の詳細な紹介の詳細内容です。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。