대규모 MySQL 데이터베이스에서 중복 데이터를 효율적으로 제거
대량 데이터베이스를 처리할 때 중복으로 인해 크기가 크게 늘어나고 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 이러한 중복 항목을 빠르고 효율적으로 제거하는 것이 중요합니다.
문제:
상당량의 중복 데이터가 포함된 대규모 MySQL 데이터베이스가 있습니다. 빠른 쿼리 실행 시간을 보장하면서 이러한 중복을 제거해야 합니다. 고유성 기준은 text1과 text2라는 두 필드의 조합으로 결정됩니다. 중복되는 경우 NULL이 아닌 text3 필드가 있는 하나의 레코드만 유지해야 합니다.
해결 방법:
다음 최적화된 접근 방식은 ON DUPLICATE KEY 및 IFNULL을 사용합니다. () 기능:
CREATE TABLE tmp LIKE yourtable; ALTER TABLE tmp ADD UNIQUE (text1, text2); INSERT INTO tmp SELECT * FROM yourtable ON DUPLICATE KEY UPDATE text3=IFNULL(text3, VALUES(text3)); RENAME TABLE yourtable TO deleteme, tmp TO yourtable; DROP TABLE deleteme;
이 기능의 주요 이점 접근 방식:
- 정렬 방지: GROUP BY 또는 DISTINCT를 사용하는 작업과 달리 이 솔루션은 정렬이 필요하지 않으며 이는 대형 테이블의 경우 특히 리소스 집약적일 수 있습니다.
- 고유 인덱스 활용: (text1, text2)에 대한 고유 인덱스 생성 빠른 조회를 보장하고 INSERT 단계 중 중복 삽입을 방지합니다.
- 효율적인 업데이트: IFNULL()은 기존 레코드의 text3 필드가 이미 NULL이 아닌 값으로 설정되어 있는지 여부를 평가합니다. 그렇지 않은 경우 수신 레코드에서 NULL이 아닌 값으로 필드를 업데이트합니다.
- 빠른 삽입: 기존 테이블을 업데이트하는 대신 새 테이블(tmp)에 데이터를 삽입하면 수정이 필요하여 성능이 향상됩니다.
- 테이블 이름 바꾸기: 궁극적으로 원본 테이블의 이름은 임시 이름으로 변경됩니다. (deleteme), 새 테이블(tmp)이 업데이트된 데이터로 대체될 수 있습니다. 그런 다음 원본 테이블을 삭제할 수 있습니다.
이 최적화된 접근 방식을 사용하면 쿼리 실행 시간을 최소화하면서 대규모 MySQL 데이터베이스에서 중복 데이터를 효과적으로 제거할 수 있습니다.
위 내용은 속도를 우선시하면서 대규모 MySQL 데이터베이스에서 중복 데이터를 효율적으로 제거하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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