VARCHAR(8000): 필요악인가 성능 병목 현상인가?
데이터베이스 설계는 올바른 데이터 유형과 크기를 선택하는 데 달려 있습니다. VARCHAR(8000)
가 관대해 보일 수도 있지만 항상 최선의 접근 방식은 아닙니다. 그 이유를 살펴보겠습니다.
스토리지 및 테이블 구조의 의미
VARCHAR
데이터의 물리적 저장소는 선언된 크기와 직접적으로 연결되지 않습니다. 잠재적인 최대 크기가 중요합니다. 그러나 지나치게 큰 VARCHAR
선언은 성능 최적화를 방해할 수 있습니다. 예를 들어 Paul White가 지적했듯이 큰 VARCHAR
필드는 이후 트리거를 사용하는 테이블의 행 버전 관리를 방해할 수 있습니다. 또한 메모리 최적화 테이블(SQL Server 2016 이상)에서는 넓은 VARCHAR
열이 행 밖으로 이동되어 메모리 사용량과 속도에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 처리 효율성
지나치게 큰 VARCHAR
열도 SSIS와 같은 데이터 처리 도구에 영향을 줍니다. 이러한 열에 대한 메모리 할당은 실제 데이터에 관계없이 선언된 최대 길이를 기반으로 합니다. 이는 비효율적인 버퍼 관리로 이어질 수 있습니다. SSIS는 해결 방법을 제공하지만 사전에 데이터베이스 열 크기를 최적화하는 것이 가장 좋습니다.
정렬 중 메모리 관리
SQL Server의 정렬 알고리즘은 VARCHAR
열 메모리 소비를 선언된 크기의 대략 절반으로 추정합니다. 이 추정치와 실제 데이터 크기 사이에 큰 차이가 있으면 메모리 할당 문제 및 tempdb 오버플로가 발생할 수 있습니다.
성능 사례 연구
두 개의 VARCHAR
열을 생각해 보세요. 하나는 VARCHAR(8000)
이고 다른 하나는 VARCHAR(500)
이며 둘 다 동일한 데이터를 포함합니다. 쿼리 실행 계획을 보면 VARCHAR(8000)
열이 필요한 것보다 훨씬 더 많은 메모리를 소비하는 것으로 나타났습니다.
최적의 데이터베이스 설계
VARCHAR(8000)
은 유연성을 제공하지만 결과를 평가하는 것이 중요합니다. 지나치게 관대하게 선언하면 저장, 처리 및 전반적인 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 효율적인 데이터베이스 구조 및 운영을 위해서는 실제 데이터 요구 사항에 따른 신중한 크기 조정이 무엇보다 중요합니다.
위 내용은 데이터베이스 열에 항상 VARCHAR(8000)을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는
