데이터 양이 증가함에 따라 대용량 데이터를 MySQL 데이터베이스로 효율적으로 가져오는 방법은 데이터 관리자가 주의해야 할 중요한 문제가 되었습니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 다양한 일괄 데이터 가져오기 기술을 제공합니다. 이러한 기술을 합리적으로 사용하면 데이터 가져오기의 효율성과 정확성이 크게 향상될 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL의 일반적인 일괄 데이터 가져오기 기술을 소개합니다.
1. LOAD DATA 명령 사용
LOAD DATA는 MySQL에서 데이터를 일괄적으로 가져오는 데 사용되는 명령입니다. 이 명령은 텍스트 또는 CSV 형식 파일에서 직접 데이터를 읽고 지정된 테이블에 데이터를 삽입할 수 있습니다. LOAD DATA 명령은 CSV, 텍스트, XML 등 다양한 데이터 형식을 지원하며, 필드 이름 일치, 줄 수 제한, 바이트 제한 등에 따라 가져올 수 있는 다양한 가져오기 방법도 제공합니다. 다음은 LOAD DATA 명령을 사용하여 데이터를 일괄 가져오는 예입니다.
LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/user/data.csv' INTO TABLE table1
FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '';table1
FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '
';
以上命令表示将本地文件/home/user/data.csv中的数据插入到表table1中,每个字段的分隔符为逗号,每行数据以换行符为分隔符。
二、使用INSERT INTO SELECT命令
INSERT INTO SELECT命令是另一种批量导入数据的方式。该命令可以从一个表中读取数据,并将数据插入到另一个表中。INSERT INTO SELECT命令可以自定义选择要插入的字段以及过滤条件,非常灵活。以下是一个使用INSERT INTO SELECT命令批量导入数据的示例:
INSERT INTO table2
(col1
, col2
, col3
) SELECT col1
, col2
, col3
FROM table1
WHERE col4
=1;
以上命令表示将表table1中col4等于1的记录的col1、col2、col3字段值插入到表table2的相应列中。
三、分批次导入数据
在大数据量导入时,可以采用分批次导入的方法,将数据分为多个小文件,分别导入到数据库中,以防止一次导入过多数据造成数据库性能严重下降。例如,可以将一千万条记录分为十个小文件,每次导入一百万条记录,可以有效减轻数据库的压力。
四、优化导入时的索引机制
在导入数据时,MySQL会自动对表中的索引进行更新,这可能会导致导入速度变慢。如果导入时不需要对索引进行更新,可以在导入前关闭索引,待数据导入完成后再重新打开索引。以下是一个关闭索引并导入数据的示例:
ALTER TABLE table1
DISABLE KEYS;
LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/user/data.csv' INTO TABLE table1
FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '
';
ALTER TABLE table1
table2
(col1
, col2
, col3
) col1
, col2
, col3
FROM table1
WHERE col4
= 1;🎜🎜위 명령은 col4가 1인 table1에 있는 레코드의 col1, col2, col3 필드 값을 table2의 해당 열에 삽입하는 것을 의미합니다. 🎜🎜3. 일괄적으로 데이터 가져오기🎜🎜많은 양의 데이터를 가져올 때 일괄 가져오기 방법을 사용하여 데이터를 여러 개의 작은 파일로 나누어 각각 데이터베이스로 가져올 수 있으므로 한 번에 너무 많은 데이터를 가져오는 문제를 방지할 수 있습니다. 시간이 지나면 데이터베이스 성능이 심각하게 저하됩니다. 예를 들어, 천만 개의 레코드를 10개의 작은 파일로 나눌 수 있고, 한 번에 백만 개의 레코드를 가져올 수 있으므로 데이터베이스에 대한 부담을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 🎜🎜4. 가져오는 동안 인덱스 메커니즘을 최적화하세요🎜🎜데이터를 가져올 때 MySQL은 테이블의 인덱스를 자동으로 업데이트하므로 가져오기 속도가 느려질 수 있습니다. 가져오는 동안 인덱스를 업데이트할 필요가 없으면 가져오기 전에 인덱스를 닫고 데이터 가져오기가 완료된 후 인덱스를 다시 열 수 있습니다. 다음은 인덱스를 끄고 데이터를 가져오는 예입니다. 🎜🎜ALTER TABLE table1
DISABLE KEYS;LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/user/data.csv' INTO TABLE
table1 FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '<br>';<br>ALTER TABLE <code>table1
ENABLE KEYS;🎜🎜위 명령은 table1 테이블의 인덱스를 닫는다는 의미입니다. 데이터 가져오기가 완료된 후 인덱스를 다시 열 때까지 기다리세요. 이 방법은 데이터 가져오기의 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 🎜🎜간단히 말하면, MySQL에는 데이터를 가져오는 기술이 많이 있으며, 각 기술에는 적용되는 경우와 주의 사항이 있습니다. 이러한 기술을 합리적으로 적용하면 데이터 가져오기의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 🎜위 내용은 MySQL의 일괄 데이터 가져오기 기술의 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

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