MySQL 및 쉘 스크립트: 예약된 데이터 정리 기능 구현 방법
개요:
데이터베이스 애플리케이션을 개발하고 유지 관리할 때 데이터베이스에서 만료되거나 쓸모 없는 데이터를 정기적으로 정리해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 데이터가 누적되면 데이터베이스의 저장 공간을 차지할 뿐만 아니라 데이터베이스의 쿼리 성능에도 영향을 미치게 됩니다. 이 글에서는 MySQL과 Shell 스크립트를 통해 예약된 데이터 정리 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.
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정리 스크립트 생성
먼저 데이터 정리 작업을 수행하기 위한 셸 스크립트를 생성해야 합니다. 터미널에 다음 명령을 입력하여 새 셸 스크립트 파일을 만듭니다.$ touch data_clean.sh
그런 다음 텍스트 편집기로 파일을 엽니다.
$ vi data_clean.sh
스크립트 파일에서 스크립트를 정리하기 위해 실행해야 하는 MySQL 명령을 작성할 수 있습니다. 데이터. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
#!/bin/bash # 连接到数据库 mysql -h localhost -u username -ppassword dbname << EOF # 执行清理操作 DELETE FROM table_name WHERE date_column < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY); # 退出数据库连接 EOF
위 예시에서는 MySQL의 DELETE 문을 사용하여 30일 전에 생성된 데이터를 삭제했습니다. 실제 필요에 따라 이 명령을 수정할 수 있습니다.
스크립트 파일을 저장하고 닫습니다.
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예약 작업 설정
다음으로, 정기적으로 데이터 정리 스크립트를 실행하기 위한 예약 작업을 설정해야 합니다. 예약된 작업을 편집하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.$ crontab -e
열린 파일에 다음 콘텐츠를 추가하여 매일 오전 2시에 데이터 정리 스크립트를 실행하는 예약된 작업을 설정하세요.
2 * /bin/bash /path/to/data_clean.sh
파일을 저장하고 닫습니다.
- 예약된 작업 실행
이제 예약된 작업이 설정되었습니다. 매일 오전 2시에 시스템은 자동으로 데이터 정리 스크립트를 실행하고 만료된 데이터를 데이터베이스에서 삭제합니다.
데이터 정리 스크립트를 수동으로 실행하여 스크립트가 정상적으로 실행되는지 확인할 수도 있습니다. 스크립트를 실행하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.
$ /bin/bash /path/to/data_clean.sh
요약:
MySQL과 Shell 스크립트의 협력을 통해 예약된 데이터 정리 기능을 실현할 수 있습니다. 예약된 작업을 사용하여 데이터 정리 스크립트를 자동으로 실행하면 개발자의 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 실제 요구 사항에 따라 필요에 따라 데이터 정리 빈도와 조건을 조정할 수 있습니다.
위는 간단한 예입니다. 실제 응용 프로그램에서는 데이터 정리 작업을 구현하기 위해 더 복잡한 스크립트와 SQL 문이 필요할 수 있습니다. 이는 참고용일 뿐이며 구체적인 구현은 실제 상황에 따라 조정됩니다. 이 글이 예약된 데이터 정리 기능을 이해하고 구현하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 MySQL 및 Shell 스크립트: 예약된 데이터 정리 기능을 구현하는 방법의 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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