在 MySQL-procedure(cursor,loop) 中将spam_keyword表中的文字全部分割到t表当中,且每一行的字都不重复,那t表可以用来当作一个小字典,只有1000来个字符,这次把t表当作字符来源,写一个”以 t 表为字符库生成不定长随机字符的procedure“。
1、t表使用的是InnoDB引擎,为了有个区别比较,再新建一个t2表,用MyISAM引擎并复制t的数据,共1023行记录
create table t2 like t; alter table t2 engine=myisam; insert into t2 select *from t; CREATE TABLE `t2` ( `id` int(11) DEFAULT NULL,-- 行号id,不重复,共1023行 `t` varchar(3) DEFAULT NULL, `cnt` int(11) DEFAULT NULL, KEY `idx_id` (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
2、再建一个表,放放生成的随机数据,表名 tx ,列 x ,每行存放0到10个字符。
CREATE TABLE `tx` (
`x` varchar(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
3、存储过程,用rand()生成10以内的随机数来确定每个插入字符串的长度,插入50000次
drop procedure if exists proctx; create procedure proctx() begin declare xid int;-- 随机来源id declare xstr varchar(1);-- 来源id对应的单字 declare oid int;-- 字符串随机增长计数 declare xostr varchar(10);-- 字符串结果 declare txid int;-- 全体循环计数 set txid=0; truncate tx; loop1:loop set txid=txid+1; set oid=ceil(rand()*10);-- 用随机生成的循环次数来决定字符的长度 set xostr='';-- 在进入增长循环前要定为空字符串,否则默认为null,concat连null的结果都是null repeat set xid=ceil(rand()*1023); select t into xstr from t where id=xid; set xostr=CONCAT(xstr,xostr);-- 最终要插入 tx 表的字符串结果 set oid=oid-1; until oid=0 end repeat; insert into tx set x=xostr;-- 增长结束后插入表 if txid>=50000 then leave loop1;end if; end loop; end;
写过程中一开始没有注意要set xostr ,给这个字符串变量一个初始值,使它在后面的concat函数中的结果都变成了null,结果就是在tx表中插入了全是null
4、call proctx 后看结果
从 t 表,InnoDB,441.677s,7 min 21 s,113.205 lines per sec
[SQL]call proctx()
受影响的行: 1
时间: 441.677s
mysql> select * from tx;
+----------------------+
| x |
+----------------------+
| 灾#中育知斑列灯郎 |
| 无降 |
| u松戏 |
| 扁 |
| 订卖柜试击比所店 |
| 濕如个 |
| 癣表亿 |
| 龙石周价险 |
| {糯 |
| Q门装寄司口附妻 |
......省略......
修改过程,从 t2 表,MyISAM,439.339s,7 min 19 s,113.895 lines per sec
[SQL]call proctx()
受影响的行: 1
时间: 439.339s
mysql> select * from tx;
+----------------------+
| x |
+----------------------+
| 象死宫势拍李反 |
| p南展 |
| 分进卡 |
| 旗接酒z弱乐晗揭 |
| 好富正奇阴园找缩 |
| 风G起旗.证雅于 |
| 计w合 |
| 郑麻债空义海门箱招生 |
| 差 |
| 你高干加六非认自徐 |
......省略......
两个执行结果没有差距,不能说明什么问题,而且由于两次执行过程中实际产生的循环操作次数应该是不一样的,因为随机数的不同,其实两个结果的可比性还和随机数的性质有关联。另外仅仅是5w条的随机数用了7分多钟,实在是慢了点。如果能在几分钟内完成5kw的插入,说不定还能将随机数对时间产生的影响比例缩小,“那就得看这个随机到底是真随机还是假随机了”,两个引擎客观上应该是存在查询性能不同的特点的,但是这次这个试验应该是用错了测验对象,t 表记录量少,procedure语句执行时间侧重循环和随机了大概是。虽然没有检验出两种引擎的特点,但是生成随机字符串的目的还是达到了,就是性能有待优化。

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.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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