이 글에서는 Linux에서 MySQL5.7.18의 제거부터 설치까지의 yum 메소드 다이어그램을 주로 소개합니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있도록 오랫동안 고민한 끝에 yum 설치 과정을 알아냈습니다. 이전에 바이너리 패키지 설치에 대해 작성한 적이 있는데, 여기서는 yum을 사용하여 설치합니다. 환경은 Centos7.2+MySQL5.7.18과 동일합니다. 각 단계에 대해서는 나중에 하나씩 나열하겠습니다. 이 컴퓨터는 이미 설치되어 있으므로 단계별 단계에 따라 제거한 다음 다시 설치하세요. 이 글은 리눅스에 오랫동안 노출되지 않은 나 같은 사용자에게는 상대적으로 일련의 모방 방법을 통해 구현되었으며, 예를 들어 Windows에서 파일을 직접 다운로드하여 다음으로 드래그하면 됩니다. wget 명령으로 다운로드하지 않고 vim 명령 대신 Winscp 편집기의 편집 기능을 통해 직접 편집합니다. rpm -qa | rpm -
1 Linux에서 MySQL5.7.18 yum 메소드 제거부터 설치까지 자세히 설명(그림 및 텍스트)
소개: 이 기사에서는 주로 MySQL5.7.18의 yum 메소드를 소개합니다. Linux에서는 제거부터 설치 과정까지의 그림을 참조하세요. CentOS7에서 rpm 패키지를 사용하여 mysql 5.7.18을 설치하는 방법
소개: 이 기사는 주로 모든 사람을 위한 것입니다. 이 기사에서는 특정 참조 값이 있는 CentOS7에서 rpm 패키지를 사용하여 mysql 5.7.18을 설치하는 것과 관련된 단계를 자세히 소개합니다. 관심 있는 친구는
3을 참조할 수 있습니다. mysql5.7.18 설치 및 연결 튜토리얼에 대해
소개: 이 문서에서는 주로 첫 번째 MySQL 기본 튜토리얼인 mysql5.7.18 설치 및 연결 튜토리얼을 자세히 소개하며 관심 있는 친구에게 관심이 있습니다.
4. Mac에서 mysql5.7.18을 설치하는 세부 단계
이 문서에서는 주로 자세히 소개합니다] Mac에서 mysql5.7.18을 설치하는 자세한 단계는 특정 참고 값에 대해 관심 있는 친구는
5를 참조할 수 있습니다. Mac에 mysql5.7.18을 설치하는 자세한 단계
소개: 이 문서에서는 주로 자세히 소개합니다. Mac에 mysql5.7.18을 설치하려면 관심 있는 친구가 참조할 수 있습니다.
6. YUM을 사용하여 Linux
소개 : 이 글은 Linux(CentOS 7)에서 mysql 5.7.18을 설치하기 위해 YUM을 사용하는 자세한 튜토리얼을 소개합니다. 도움이 필요한 친구들은 참고할 수 있습니다
7. 18 압축 해제 버전 다운로드, 그림과 텍스트로 mysql 서비스 설치 및 시작
소개: 이 기사에서는 주로 Mysql 5.7.18 압축 해제 버전 다운로드, mysql 서비스 설치 및 시작을 소개합니다. 자세한 그래픽 설명 매우 좋고 참조 가치가 있습니다. 도움이 필요한 친구는 그것을 참조할 수 있습니다
MySQL5.7.18 Linux에서 바이너리 패키지 설치 튜토리얼
소개: 이 기사에서는 주로 Linux에서의 MySQL5.7.18 바이너리 패키지 설치 튜토리얼을 소개합니다(기본 구성 파일 my_default.cnf 없음). 필요한 친구는
9을 참조할 수 있습니다. 18 압축 해제 버전 설치 및 시작 방법
소개: 이 글에서는 주로 Mysql 5.7.18 압축 해제 버전을 다운로드 및 설치하고 mysql 서비스를 시작하는 방법에 대한 자세한 그래픽과 텍스트 설명을 소개합니다. 매우 좋고 참조 가치가 있습니다. 필요한 친구는 Mac os10.12
에서 mysql5.7.18 설치 튜토리얼 단계를 참조할 수 있습니다. os10에 대한 자세한 내용은 12 미만의 mysql5.7.18 설치 튜토리얼을 참조하세요. 관심 있는 친구들은
[관련 Q&A 권장 사항]:
Mysql 5.7.18 under mac OSX10.12.4 (16E195) 구성 파일 my.cnf를 찾을 수 없습니다
위 내용은 5.7.18 관련 추천글 10개의 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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