1억 2천만 개의 레코드를 신속하게 업데이트하기 위한 팁
1억 2천만 개의 레코드가 포함된 테이블을 업데이트하려고 시도하는 동안 성능 문제가 발생하는 것은 일반적인 문제입니다. UPDATE 문을 사용하는 기존 접근 방식은 엄청나게 느릴 수 있어 완료하는 데 몇 시간, 심지어 며칠이 걸릴 수 있습니다.
직접 업데이트를 시도하는 대신 SELECT 문을 사용하여 두 번째 테이블을 채우는 것을 고려해 보세요. 이 접근 방식은 아래 그림과 같이 상당한 성능 이점을 제공합니다.
간단한 경우:
-
클러스터형 인덱스가 없고 DML이 낮은 기간 동안 테이블의 경우 활동:
- 실행: SELECT *, new_col = 1 INTO clone.BaseTable FROM dbo.BaseTable
- 새 테이블에서 인덱스, 제약 조건 등을 다시 생성
- ALTER SCHEMA ... TRANSFER를 사용하여 기존 테이블과 새 테이블 전환
- 이전 테이블 삭제 table
비단순 사례:
- 다른 스키마(clone.table)에서 동일한 이름으로 BaseTable을 다시 만듭니다. BaseTable)
- 클러스터형 인덱스, ID 열, 계산 열 및 새 열을 포함합니다. INT 열
- 제외 트리거, 외래 키 제약 조건, 비클러스터형 인덱스 및 검사 제약 조건
- 소수의 행으로 삽입 테스트
- 복제 테이블을 자르고 전체 삽입을 수행합니다
- 모든 비클러스터형 제약 조건을 다시 생성합니다. 인덱스 및 트리거
- dbo.BaseTable을 백업 스키마로 이동하고 clone.BaseTable을 dbo 스키마로 이동
직접 업데이트를 피하고 SELECT 문의 기능을 활용하면 업데이트 시간이 단축되어 대용량 테이블도 효율적으로 업데이트가 가능합니다.
위 내용은 데이터베이스 테이블에서 1억 2천만 개의 레코드를 빠르게 업데이트하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

TomasterMySQLBLOBs,followthesesteps:1)ChoosetheappropriateBLOBtype(TINYBLOB,BLOB,MEDIUMBLOB,LONGBLOB)basedondatasize.2)InsertdatausingLOAD_FILEforefficiency.3)Storefilereferencesinsteadoffilestoimproveperformance.4)UseDUMPFILEtoretrieveandsaveBLOBsco

blobdatatypesinmysqlareusedforvoringlargebinarydatalikeimagesoraudio.1) useblobtypes (tinyblobtolongblob) 기반 론다 타지 세인. 2) StoreBlobsin perplate petooptimize 성능.

toadduserstomysqlfromthecommandline, loginasroot, whenUseCreateUser'Username '@'host'IdentifiedBy'Password '; toCreateAwUser.grantPerMissionswithGrantAllilegesOndatabase

mysqlofferSeightStringDatatatypes : char, varchar, binary, varbinary, blob, text, enum and set.1) charisfix-length, 2) varcharisvariable-length, 효율적 인 datalikenames.3) binaryandvarbinary-binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary-Binary

Toaddauserinmysql, usethecreateuserstatement.1) usecreateuser'newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2) enforcestongpasspoliciesswithvalidate_passwordpluginsettings

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.


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