데이터베이스 최적화를 위한 키워드 분할: 효율적인 PHP 및 MySQL 접근 방식
데이터 정규화는 효율적인 데이터베이스 성능에 매우 중요합니다. 게시물과 관련된 여러 키워드를 저장할 때 일반적인 접근 방식은 단일 열에 쉼표로 구분된 문자열로 저장하는 것입니다. 그러나 이 접근 방식은 키워드로 데이터를 검색하거나 검색할 때 비효율성을 초래할 수 있습니다.
해결책: 키워드를 관계형 테이블로 분할
이 문제를 해결하려면 더 나은 솔루션은 다음과 같습니다. 키워드를 관계형 테이블로 분할합니다. 이를 통해 키워드를 쉽게 검색하고 특정 게시물과 연결할 수 있습니다. 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
- 세 개의 테이블을 만듭니다. 게시물 ID와 쉼표로 구분된 태그를 저장하는 'post_tags', 고유 키워드를 저장하는 'keywords' 게시물을 키워드와 연결하는 'post_keywords'.
- 저장 프로시저 만들기 ('normalise_post_tags') 'post_tags' 테이블을 처리하고 키워드가 아직 없으면 'keywords' 테이블에 키워드를 삽입합니다. 그런 다음 게시물 ID와 키워드 간의 연관성을 'post_keywords' 테이블에 삽입합니다.
- 절차 초기화: 'post_tags' 테이블을 반복하는 데 필요한 변수와 커서를 선언합니다.
- post_tags 및 분할 키워드를 반복합니다. 하위 문자열 및 반복 사용 개별 키워드를 추출합니다.
- 키워드 표에 키워드 삽입: 중복을 무시하고 존재하지 않는 키워드를 삽입합니다.
- 키워드 ID 검색: 삽입된 키워드의 키워드 ID를 선택하세요.
- 게시물 및 키워드: 게시물 ID와 키워드 ID를 'post_keywords' 테이블에 삽입합니다.
- 저장 프로시저 실행: 키워드 정규화를 실행하려면 'normalise_post_tags' 저장 프로시저를 호출하세요. post_tags' 테이블에서 처리합니다.
성능 이점
이 접근 방식은 키워드로 데이터를 쿼리할 때 성능이 크게 향상됩니다. 쉼표로 구분된 문자열을 검색하는 대신 쿼리가 'post_keywords' 테이블에 직접 액세스할 수 있으므로 더 빠르고 효율적인 결과가 보장됩니다.
결론
키워드를 관계형 테이블로 분할 제공된 MySQL 저장 프로시저를 사용하는 것은 여러 키워드와 관련된 데이터를 저장하고 검색할 때 데이터베이스 성능을 최적화하기 위한 효과적인 솔루션입니다. 쿼리 효율성을 높이고 게시물과 관련 키워드 간의 명확한 매핑을 제공하여 저장 공간을 줄이고 검색 속도를 향상시킵니다.
위 내용은 데이터베이스 최적화를 위해 키워드를 분할하는 방법: 효율적인 PHP 및 MySQL 접근 방식?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ToadDuserSinMySqleFeffectially, 다음에 따르면, 다음 사항을 따르십시오

toaddanewuser와 함께 complexpermissionsinmysql, followthesesteps : 1) createShereuser'NewUser '@'localhost'Identifiedby'pa ssword ';. 2) grantreadaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';. 3) GrantWriteAccessto '

MySQL의 문자열 데이터 유형에는 char, varchar, binary, varbinary, blob 및 텍스트가 포함됩니다. 콜라이트는 문자열의 비교와 분류를 결정합니다. 1. 차량은 고정 길이 스트링에 적합하고 Varchar는 가변 길이 스트링에 적합합니다. 2. 이진 및 바이너리는 이진 데이터에 사용되며 Blob 및 텍스트는 큰 객체 데이터에 사용됩니다. 3. UTF8MB4_UNICODE_CI와 같은 정렬 규칙은 상류 및 소문자를 무시하며 사용자 이름에 적합합니다. UTF8MB4_BIN은 사례에 민감하며 정확한 비교가 필요한 필드에 적합합니다.

가장 좋은 mysqlvarchar 열 길이 선택은 데이터 분석을 기반으로하고, 향후 성장을 고려하고, 성능 영향을 평가하고, 문자 세트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) 일반적인 길이를 결정하기 위해 데이터를 분석합니다. 2) 미래 확장 공간을 예약하십시오. 3) 성능에 대한 큰 길이의 영향에주의를 기울이십시오. 4) 문자 세트가 스토리지에 미치는 영향을 고려하십시오. 이러한 단계를 통해 데이터베이스의 효율성과 확장 성을 최적화 할 수 있습니다.

mysqlblobshavelimits : tinyblob (255bodes), blob (65,535 bytes), mediumblob (16,777,215 bctes), andlongblob (4,294,967,295 Bytes) .tousebl obseffectical : 1) 고려 사항을 고려합니다

MySQL에서 사용자 생성을 자동화하기위한 최고의 도구 및 기술은 다음과 같습니다. 1. MySQLworkBench, 중소형 환경에 적합하고 사용하기 쉽지만 자원 소비가 높습니다. 2. 다중 서버 환경에 적합한 Ansible, 간단하지만 가파른 학습 곡선; 3. 사용자 정의 파이썬 스크립트, 유연하지만 스크립트 보안을 보장해야합니다. 4. 꼭두각시와 요리사는 대규모 환경에 적합하며 복잡하지만 확장 가능합니다. 선택할 때 척도, 학습 곡선 및 통합 요구를 고려해야합니다.

예, youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithConvertFunctionandSearchusing


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