데이터 최적화에 대한 자세한 소개

최근 최적화하고 마이그레이션해야 하는 2천만 개의 레코드가 있는 데이터 테이블이 있습니다. 2천만 개의 데이터는 MySQL에게는 매우 당황스러운 일입니다. 왜냐하면 인덱스 생성 속도는 여전히 매우 빠르며 아무리 최적화를 수행해도 속도를 크게 향상시킬 수 없기 때문입니다. 그러나 이러한 데이터는 중복된 필드와 오류 정보가 많아 통계 및 분석에 매우 불편합니다. 그래서 새 테이블을 만들고 기존 테이블에서 데이터를 하나씩 꺼내서 최적화한 다음 새 테이블에 다시 넣어야 합니다. 1. 2000W 데이터에서 중복된 데이터를 지우고 필드 구조를 최적화합니다. 쿼리 조건으로 사용할 수 있는 필드를 미리 알아보세요. 따라서 이 부분의 데이터에 대해서는 별도로 새로운 필드를 생성하고, 신분증 등 일반 데이터에 대해서는 필드 구조를 합리적으로 변경하는 것이 varchar(18)이다. 중요하지 않은 데이터의 경우 이를 병합하면 텍스트 구조가 있는 필드가 있습니다. 몇 가지 관련 데이터를 계산해야 합니다. ID 카드 유형과 같은 일반적인 데이터는 정확한 성별, 출생지, 생일 및 나이를 얻을 수 있습니다. 2. 데이터 마이그레이션(Data migration): 데이터베이스에서 오래된 데이터를 꺼내고, 계산과 처리를 통해 원하는 새 데이터를 얻고, 마지막으로 새 테이블에 새 데이터를 삽입합니다. 그러나 새로운 데이터를 얻는 과정에서 다음과 같은 문제가 발생했습니다. 데이터의 양이 너무 커서 한 번에 얻을 수 없습니다(2천만 개의 데이터가

1에 던져집니다. MySQL에서 2천만 개의 데이터를 최적화하고 마이그레이션하는 방법

소개: 2,000만 건의 기록을 보유한 최근 기록 데이터 테이블을 최적화하고 마이그레이션해야 합니다. 2000W 데이터는 MySQL에 당황스럽습니다. 인덱스 생성 속도가 여전히 매우 빠르고, 아무리 최적화를 수행해도 속도가 크게 향상될 수 없기 때문입니다. .

2. Mysql 최적화 실험(1) - 파티션

소개: 최적화의 개념은 프로젝트를 개발하는 과정에서 항상 언급됩니다. 데이터 최적화 실습의 이유와 방법, 파티션 테이블 관리 방법과 간단한 실습을 간략하게 소개합니다.

3. MySQL 2천만 데이터 최적화 및 마이그레이션

소개: 20이 있습니다. 최근 기록된 데이터 테이블을 최적화하고 마이그레이션해야 합니다. 2000W 데이터는 MySQL에 당황스럽습니다. 왜냐하면 인덱스 생성 속도가 여전히 매우 빠르고, 아무리 최적화를 수행해도 속도가 크게 향상될 수 없기 때문입니다...

4. Thinkphp where() 메소드의 검색 데이터 최적화

소개: 첫 번째 방법 {code...} 두 번째 방법 {code...} 두 가지 방법 모두 내가 원하는 것을 얻을 수 있습니다. 그런데 첫 번째 방법이 서버나 데이터베이스에 부담을 주게 될까요? 두 번째 방법은 이 코드를 더 작성하는 것입니다. 회사의 중복 데이터 삭제 최적화 예

소개: 중복 데이터를 삭제하기 위해 그 중 하나가 개발한 SQL이며, 가장 작은 ID를 가진 행은 삭제되지 않습니다: deletefromjd_chapterawherea.`id`in(select` id`fromjd_chaptergroup&nbs ..

6. Oracle은 통계 데이터 히스토그램을 최적화합니다

소개: 히스토그램은 발생 빈도에 따라 데이터를 분류하고 저장하는 방법입니다.

7. HTML5 마이크로데이터로 웹 페이지를 최적화하는 방법

8.mysql 데이터베이스-mysql 질문: 데이터 최적화

소개: 세 개의 테이블이 있습니다. 세 개의 테이블에 있는 데이터가 모두 쿼리된 후 정렬됩니다. 쿼리하는 방법은 리소스를 절약하고 최적화할 수 있습니다 . 9. mysql-MySql 데이터 통계 업데이트 최적화 선택

소개: 여러분께 조언을 구하고 싶습니다. mysq 업데이트 데이터 최적화에서 직면한 문제는 다음과 같습니다. 테이블 a에는 2개의 필드(ready_count, download_count)가 있으며 테이블 b는 유형과 ID를 갖는 통계 테이블입니다. 두 테이블의 스토리지 엔진은 count(1) 그룹 이후에 테이블 b의 데이터를 업데이트해야 합니다. (입력)을 입력하세요. 현재 SQL은 다음과 같습니다: update a _t1 set _t1.ready_count = ( SELECT count(1) FROM b _t2 WHERE _t2.tid = ...

10. MySQL 쓰기 삽입 데이터 최적화 구성_MySQL

소개: MySQL 쓰기 및 삽입 데이터 최적화 구성

[관련 Q&A 권장 사항]:

mysql 두 테이블 데이터 최적화 문제 비교

Thinkphp where() 메소드를 사용하여 데이터 최적화

위 내용은 데이터 최적화에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!