假定我们的表结构如下 代码如下 CREATE TABLE example ( example_id INT NOT NULL, name VARCHAR( 50 ) NOT NULL, value VARCHAR( 50 ) NOT NULL, other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL ) 通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写: 代码如下 INSERT INTO ex
假定我们的表结构如下
代码如下
CREATE TABLE example (
example_id INT NOT NULL,
name VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
value VARCHAR( 50 ) NOT NULL,
other_value VARCHAR( 50 ) NOT NULL
)
通常情况下单条插入的sql语句我们会这么写:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1');
mysql允许我们在一条sql语句中批量插入数据,如下sql语句:
代码如下
INSERT INTO example
(example_id, name, value, other_value)
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
如果我们插入列的顺序和表中列的顺序一致的话,还可以省去列名的定义,如下sql
代码如下
INSERT INTO example
VALUES
(100, 'Name 1', 'Value 1', 'Other 1'),
(101, 'Name 2', 'Value 2', 'Other 2'),
(102, 'Name 3', 'Value 3', 'Other 3'),
(103, 'Name 4', 'Value 4', 'Other 4');
上面看上去没什么问题,下面我来使用sql语句优化的小技巧,下面会分别进行测试,目标是插入一个空的数据表200W条数据
第一种方法:使用insert into 插入,代码如下:
代码如下
$params = array('value'=>'50');
set_time_limit(0);
echo date("H:i:s");
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
};
echo date("H:i:s");
最后显示为:23:25:05 01:32:05 也就是花了2个小时多!
第二种方法:使用事务提交,批量插入数据库(每隔10W条提交下)最后显示消耗的时间为:22:56:13 23:04:00 ,一共8分13秒 ,代码如下:
代码如下
echo date("H:i:s");
$connect_mysql->query('BEGIN');
$params = array('value'=>'50');
for($i=0;$i
$connect_mysql->insert($params);
if($i%100000==0){
$connect_mysql->query('COMMIT');
$connect_mysql->query('BEGIN');
}
}
$connect_mysql->query('COMMIT');
echo date("H:i:s");
第三种方法:使用优化SQL语句:将SQL语句进行拼接,使用 insert into table () values (),(),(),()然后再一次性插入,如果字符串太长,
则需要配置下MYSQL,在mysql 命令行中运行 :set global max_allowed_packet = 2*1024*1024*10;消耗时间为:11:24:06 11:25:06;
插入200W条测试数据仅仅用了1分钟!代码如下:
代码如下
$sql= "insert into twenty_million (value) values";
for($i=0;$i
$sql.="('50'),";
};
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);
$connect_mysql->query($sql);
最后总结下,,在插入大批量数据时,第一种方法无疑是最差劲的,而第二种方法在实际应用中就比较广泛,第三种方法在插入测试数据或者其他低要求时比较合适,速度确实快。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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