一、 数据 库版本 数据 压缩 在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。 二、 压缩 状况 大约可以节省20%-50%的空间,并且行 压缩 和页 压缩 有所区别。
一、数据库版本
数据压缩在Sql Server 2008上才支持,2005不行,并且还要是企业版。我常常忘了这一点,在2005的Studio上闹出语法错误的状况,折腾浪费了好一阵才醒悟过来。
二、压缩状况
大约可以节省20%-50%的空间,并且行压缩和页压缩有所区别。
但让我失望的是,像含有Varchar(max),xml这种字段类型的,反而似乎压缩不起什么作用。其实我觉得最需要压缩的就是它们。
三、行压缩与页压缩
行压缩是将固定长度类型存储为可变长度存储类型。页压缩除了行压缩,还有字典压缩等等。就是说,页级比行级压得更狠,更厉害。通常,表的话我采用页压缩;索引,行压缩。不为什么,想当然耳。
四、开始压缩
压缩的时候,硬盘要有空余的空间,因为压缩需要消耗额外的磁盘。比如说,我压缩一个190GB的表,大概还要额外占用90GB的空间。压缩完了以后,可以通过收缩数据库文件释放。释放了以后空间就连本带利多上一点。
非分区表页级压缩
ALTER TABLE [table1] REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);
GO
分区表页级压缩
ALTER TABLE [partitiontable1]
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = PAGE ON PARTITIONS(1 TO 11)
);
GO
非分区索引行级压缩
ALTER INDEX ix_id
ON table1
REBUILD WITH ( DATA_COMPRESSION = ROW ) ;
GO
分区索引行级压缩
ALTER INDEX Ix_Id ON partitiontable1
REBUILD PARTITION = ALL
WITH
(
DATA_COMPRESSION = ROW ON PARTITIONS(1 TO 16)
);
GO
五、压缩以后收缩数据库文件
DBCC SHRINKFILE ([数据库文件逻辑名], 收缩至多大(以M为单位));
GO
如
DBCC SHRINKFILE ([data_0], 5371);
GO
这个收缩后大小,我是先在Studio中,选中数据库,鼠标右键,在菜单中选任务,收缩,然后得到这个收缩后的最小尺寸,再抄到脚本上的。
其实帮助里面说,DBCC SHRINKFILE 不会将文件收缩到小于存储文件中的数据所需要的大小。例如,如果使用 10 MB 数据文件中的 7 MB,则带有 target_size 为 6 的 DBCC SHRINKFILE 语句只能将该文件收缩到 7 MB,而不能收缩到 6 MB。那么我们将5371写成1,岂不快哉?我没有试,可能可以。
六、经验总结
压缩和收缩分区表、分区索引消耗好多时间。有个几十G的分区表,我压缩完了以后,收缩花了2天又19个小时,是用脚本执行的,一口气不停歇。
非分区表则很快,100多G的文件,1、2小时就搞定了。
七、为什么要压缩
我觉得数据库服务器的瓶颈往往在于硬盘。象我们的服务器,8个核,平常时CPU很少上到10%,到30%已经顶天了。压缩的意义,就是将硬盘的压力转一部分到CPU,正中下怀。
另一个就是,现在我们网站功能逐渐多了以后,数据增长也很快。几年下来,数据积累相当可观,现在已经用了600多G了。
八、不要用操作系统的文件压缩
不要去使用只读用户定义文件组和只读数据库的 NTFS 压缩。结果没有压缩多少,反倒是想将数据库只读去掉,还要先解压。死未?

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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