对于mysql中的数据碎片,其实和我们删除数据是息息相关的,删除数据的时候必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,对于少量的数据的删除,并不会产生多少的空白空间。如果在一段时间内的大量的删除操作,会使得这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。可能有人会说,我们向数据库中插入数据的时候,会不会在这些空白空间中插入数据呢?答案是会的。但是,它会造成一个后果,那就是数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的存储顺序不相同,这就比较麻烦了。
按照数据碎片的大小来分,可以分为单行数据碎片和多行数据碎片。其实不仅仅会产生数据碎片,如果加了索引,还会产生索引碎片,这样会造成顺序的紊乱。由于MySQL的引擎的内部实现机制不同,在数据碎片的处理上也会不同。
对于MyISAM来说,因为它的索引和数据以及表结构分为三个文件来存储,因此optimize可以整理数据文件,并且重新排序,这样因为数据碎片产生的性能问题会减少很多,直接使用【optimize table 表名】即可,但是此时也应该注意一些问题,由于该操作会锁住表,所以我们尽量定期整理一下碎片,在访问量小的时候来做这件事。我们可以查看information_schema数据库下的tables中的free_data字段即可,如果该字段不为0,则产生了数据碎片,看下面操作:
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> use information_schema; Database changed mysql> select data_free from tables; +-----------+ | data_free | +-----------+ | 0 | | 0 | ...中间省略部分数据 | 0 | | 72 | | 0 | | 0 | +-----------+ 162 rows in set (0.06 sec) mysql>
这里我们是查看所有的表中的数据碎片,如果我们想单独看某一个表的数据碎片,看下面操作:
第一步,我们先建立一个库和一个表,并向其中插入四条数据:
mysql> create database xinxing; Query OK, 1 row affected (0.16 sec) mysql> use xinxing; Database changed mysql> mysql> create table xin (c char(40)) engine = myisam; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql> mysql> insert into xin values('xiaohei'),('xiaoqian'), -> ('xiaolin'),('xiaonan'); Query OK, 4 rows affected (0.03 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0
第二步,我们查看这个表的信息:
mysql> show table status from xinxing \G *************************** 1. row *************************** Name: xin Engine: MyISAM Version: 10 Row_format: Fixed Rows: 4 Avg_row_length: 121 Data_length: 484 Max_data_length: 34058472181989375 Index_length: 1024 Data_free: 0 Auto_increment: NULL Create_time: 2014-08-25 13:19:02 Update_time: 2014-08-25 13:19:35 Check_time: NULL Collation: utf8_general_ci Checksum: NULL Create_options: Comment: 1 row in set (0.00 sec)
我们发现这里面并没有数据碎片,都是非常严密的。
第三步,我们删除一条数据:
mysql> delete from xin where c = 'xiaolin'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
第四步,我们再次查看,发现数据碎片产生了:
mysql> show table status from xinxing \G *************************** 1. row *************************** Name: xin Engine: MyISAM Version: 10 Row_format: Fixed Rows: 3 Avg_row_length: 121 Data_length: 484 Max_data_length: 34058472181989375 Index_length: 1024 Data_free: 121 Auto_increment: NULL Create_time: 2014-08-25 13:19:02 Update_time: 2014-08-25 13:20:15 Check_time: NULL Collation: utf8_general_ci Checksum: NULL Create_options: Comment: 1 row in set (0.00 sec)
我们发现上面的data_free字段为121,也就是产生了121字节的空白空间。
大家注意,我们这里只是删除了一条数据,如果删除n条数据,那这些碎片就很影响性能了,至于它的解决办法,我们上面也提到了,这里就不再提了。我是辛星,期待您的关注。

MySQLは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あり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適した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.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
