서버 업로드를 위해 Mysqldump 출력을 더 작은 파일로 분할
한 MySQL 데이터베이스에서 다른 MySQL 데이터베이스로 테이블 데이터를 이동하려고 하면 파일 크기 제한이 발생할 수 있습니다. mysqldump의 출력이 업로드에 허용된 크기를 초과하는 경우 출력을 더 작은 파일로 분할하는 방법이 필요합니다.
한 가지 해결 방법은 mysqldump와 함께 --extended-insert=FALSE 옵션을 사용하는 것입니다. 그러면 적절한 --lines 옵션과 함께 Split(1)을 사용하여 분할할 수 있는 .sql 파일이 생성됩니다. 그러나 원격 서버에서 cat(1)을 사용할 수 없는 경우 이 방법은 실행 불가능합니다.
또는 bash 스크립트를 사용하여 덤프 파일을 각 테이블에 대한 별도의 파일로 분할할 수 있습니다. 스크립트는 csplit을 사용하여 테이블 구조나 테이블 이름과 같은 특정 패턴을 기반으로 파일을 나눕니다.
다음은 예제 스크립트입니다.
#!/bin/bash START="/-- Table structure for table/" if [ $# -lt 1 ] || [[ == "--help" ]] || [[ == "-h" ]]; then echo "USAGE: extract all tables:" echo " DUMP_FILE" echo "extract one table:" echo " DUMP_FILE [TABLE]" exit fi if [ $# -ge 2 ]; then # extract one table csplit -s -ftable "/-- Table structure for table/" "%-- Table structure for table \`\`%" "/-- Table structure for table/" "%40103 SET TIME_ZONE=@OLD_TIME_ZONE%1" else # extract all tables csplit -s -ftable "$START" {*} fi [ $? -eq 0 ] || exit mv table00 head FILE=`ls -1 table* | tail -n 1` if [ $# -ge 2 ]; then # cut off all other tables mv $FILE foot else # cut off the end of each file csplit -b '%d' -s -f$FILE $FILE "/40103 SET TIME_ZONE=@OLD_TIME_ZONE/" {*} mv ${FILE}1 foot fi for FILE in `ls -1 table*`; do NAME=`head -n1 $FILE | cut -d$'\x60' -f2` cat head $FILE foot > "$NAME.sql" done rm head foot table*
이 스크립트는 입력 덤프 파일에 다음이 포함되어 있다고 가정합니다. 테이블 구조와 데이터. 테이블 경계에서 파일을 분할하고 각 테이블의 데이터를 적절한 파일 이름을 가진 별도의 파일에 할당합니다.
위 내용은 더 쉬운 서버 업로드를 위해 Mysqldump 출력을 더 작은 파일로 분할하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA


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