MySQL이 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하는 단계: 1. 현재 데이터 테이블에서 사용되는 스토리지 엔진을 확인합니다. 2. 수정 프로세스 중 예상치 못한 상황으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 데이터 테이블을 백업합니다. ALTER TABLE 문을 사용하여 테이블의 스토리지 엔진을 수정할 수 있습니다. 4. SHOW CREATE TABLE 문을 사용하여 수정 결과를 확인합니다. 5. 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하는 동안 문제가 발생하면; 백업 데이터 테이블을 복원하여 데이터 테이블을 복원할 수 있습니다.
MySQL은 InnoDB, MyISAM, Memory 등과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원하는 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 스토리지 엔진은 데이터 테이블이 디스크에 저장되는 방식과 데이터에 액세스하는 방식을 결정합니다. MySQL에서는 ALTER TABLE 문을 통해 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하는 방법을 자세히 소개하겠습니다.
1. 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 확인하세요
데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하기 전에 먼저 현재 데이터 테이블에서 사용하는 스토리지 엔진을 확인해야 합니다. 다음 SQL 문을 사용하여 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 쿼리할 수 있습니다.
SHOW CREATE TABLE table_name;
여기서 table_name은 쿼리할 데이터 테이블의 이름입니다. 이 SQL 문을 실행하면 데이터 테이블의 생성 문이 포함된 결과 집합이 반환됩니다. create 문에서 ENGINE 키워드 다음에 스토리지 엔진 이름을 찾을 수 있습니다.
2. 데이터 테이블 백업
데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하기 전, 수정 과정에서 예상치 못한 상황으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 데이터 테이블을 백업하는 것이 좋습니다. 다음 SQL 문을 사용하여 데이터 테이블의 백업을 생성할 수 있습니다.
CREATE TABLE backup_table_name LIKE table_name; INSERT INTO backup_table_name SELECT * FROM table_name;
그 중 backup_table_name은 백업 데이터 테이블의 이름이고, table_name은 백업할 데이터 테이블의 이름입니다. 이 두 SQL 문을 실행하면 원본 데이터 테이블과 동일한 구조의 백업 테이블이 생성되고 원본 데이터 테이블의 데이터가 백업 테이블에 복사됩니다.
3. 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정합니다.
데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하려면 ALTER TABLE 문을 사용할 수 있습니다. ALTER TABLE 문의 구문은 다음과 같습니다.
ALTER TABLE table_name ENGINE = new_engine;
그 중 table_name은 수정하려는 데이터 테이블의 이름이고, new_engine은 수정하려는 새로운 스토리지 엔진의 이름입니다. 이 ALTER TABLE 문을 실행하면 데이터 테이블의 스토리지 엔진이 지정된 새 엔진으로 수정됩니다.
데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하면 데이터 테이블의 특성 및 성능이 변경되는 등 일부 영향이 발생할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하기 전에 새로운 엔진의 특성과 성능을 파악하고 테스트 환경에서 테스트하는 것이 좋습니다.
4. 수정 결과 확인
데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정한 후 다시 SHOW CREATE TABLE 문을 사용하여 수정 결과를 확인할 수 있습니다. 이 SQL 문을 실행하면 데이터 테이블의 생성 문이 포함된 결과 집합이 반환됩니다. create 문에서 ENGINE 키워드 뒤에 스토리지 엔진 이름을 찾아 수정 성공 여부를 확인할 수 있습니다.
5. 백업 데이터 테이블 복원(선택)
데이터 테이블의 스토리지 엔진 수정 중 문제가 발생한 경우, 백업 데이터 테이블을 복원하여 데이터 테이블을 복원할 수 있습니다. 다음 SQL 문을 사용하여 백업 테이블의 데이터를 원래 데이터 테이블로 다시 복사할 수 있습니다.
INSERT INTO table_name SELECT * FROM backup_table_name;
여기서 table_name은 복원할 데이터 테이블의 이름이고 backup_table_name 백업 데이터 테이블의 이름입니다. 이 SQL 문을 실행하면 백업 테이블의 데이터가 원본 데이터 테이블에 다시 복사됩니다.
요약
이 문서에서는 MySQL 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하는 방법을 자세히 설명합니다. 데이터 테이블의 스토리지 엔진 보기, 데이터 테이블 백업, 데이터 테이블의 스토리지 엔진 수정, 수정 결과 확인, 백업 데이터 테이블 복원을 통해 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 안전하게 수정할 수 있습니다. 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하기 전에 새로운 엔진의 특성과 성능을 이해하고 테스트 환경에서 테스트하여 수정이 안전하고 효과적인지 확인하는 것이 좋습니다.
위 내용은 MySQL에서 데이터 테이블의 스토리지 엔진을 수정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL의 일반적인 보안 취약점에는 SQL 주입, 약한 암호, 부적절한 권한 구성 및 업데이트되지 않은 소프트웨어가 포함됩니다. 1. 전처리 명령문을 사용하여 SQL 주입을 방지 할 수 있습니다. 2. 강력한 비밀번호 전략을 사용하여 약한 암호는 피할 수 있습니다. 3. 정기적 인 검토 및 사용자 권한 조정을 통해 부적절한 권한 구성을 해결할 수 있습니다. 4. Unupdated 소프트웨어는 MySQL 버전을 정기적으로 확인하고 업데이트하여 패치 할 수 있습니다.

느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하여 MySQL에서 느린 쿼리를 식별 할 수 있습니다. 1. 느린 쿼리 로그를 활성화하고 임계 값을 설정하십시오. 2. 느린 쿼리 로그 파일을보고 분석하고 심층 분석을 위해 MySQLDumpSlow 또는 PT-Query 소수성과 같은 도구를 사용하십시오. 3. 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 select*의 사용을 피함으로써 느린 쿼리 최적화를 달성 할 수 있습니다.

MySQL 서버의 건강 및 성능을 모니터링하려면 시스템 건강, 성능 지표 및 쿼리 실행에주의를 기울여야합니다. 1) 시스템 건강 모니터링 : CPU, 메모리, 디스크 I/O 및 네트워크 활동을 볼 수 있도록 상단, HTOP 또는 ShowGlobalStatus 명령을 사용하십시오. 2) 성능 표시기 추적 : 초당 쿼리 번호, 평균 쿼리 시간 및 캐시 적중률과 같은 주요 표시기를 모니터링합니다. 3) 쿼리 실행 최적화 확인 : 실행 시간이 설정 임계 값을 초과하는 쿼리를 느린 쿼리 로그를 활성화하고 기록 및 최적화하십시오.

MySQL과 Mariadb의 주요 차이점은 성능, 기능 및 라이센스입니다. 1. MySQL은 Oracle에 의해 개발되었으며 Mariadb는 포크입니다. 2. MariaDB는 높은 하중 환경에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 3. Mariadb는 더 많은 스토리지 엔진과 기능을 제공합니다. 4.MySQL은 듀얼 라이센스를 채택하고 MariaDB는 완전히 오픈 소스입니다. 선택할 때 기존 인프라, 성능 요구 사항, 기능 요구 사항 및 라이센스 비용을 고려해야합니다.

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.


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