cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlMongoDB中空间数据的存储和操作

MongoDB中空间数据的存储和操作

Jun 07, 2016 pm 03:56 PM
dmongodbgunapenyimpananrasmiberoperasidataangkasa lepas

本文使用官方C# Driver,实现在MongoDB中存储,查询空间数据(矢量) 空间数据的存储 本例中,从一个矢量文件(shapefile格式)中读取矢量要素空间信息以及属性表,并写入到MongoDB中去,其中读取shapefile文件以及将空间信息转成json的功能通过Ogr库实现 [csh

本文使用官方C# Driver,实现在MongoDB中存储,查询空间数据(矢量)

空间数据的存储

本例中,从一个矢量文件(shapefile格式)中读取矢量要素空间信息以及属性表,并写入到MongoDB中去,其中读取shapefile文件以及将空间信息转成json的功能通过Ogr库实现
          
[csharp] view plaincopyprint?01.//打开MongoDB的Collection  
02.           MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa"); 
03.           MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng"); 
04.           //使用Ogr库打开Shapefile文件  
05.           DataSource ds = Ogr.Open(@"c:\temp\sheng.shp", 0); 
06.           Layer lyr = ds.GetLayerByIndex(0); 
07.           //读取要素数量和字段数量  
08.           int feaCount = lyr.GetFeatureCount(0); 
09.           int fieldCount = lyr.GetLayerDefn().GetFieldCount(); 
10.           //读取所有字段名  
11.           List fieldNames  =new List(); 
12.           for (int i = 0; i 13.           { 
14.               fieldNames.Add(lyr.GetLayerDefn().GetFieldDefn(i).GetName()); 
15.           } 
16.           //循环将所有要素添加到MongoDB中  
17.           for (int i = 0; i 18.           { 
19.               //使用Ogr库将矢量要素的空间信息转成Json格式  
20.               Feature fea = lyr.GetFeature(i); 
21.               Geometry geo = fea.GetGeometryRef();       
22.               string json = geo.ExportToJson(null); 
23.                
24.               BsonDocument doc = new BsonDocument(); 
25.                
26.               //将Json格式的空间信息存到Collection中  
27.               //BsonValue bs = BsonValue.Create(json);                  //这种方法是不可以的,添加到库里之后无法使用空间查询语句查询  
28.               BsonValue bs2 = BsonDocument.Parse(json);               //这种方法才是正确的  
29.               //doc.Add(new BsonElement("geom", bs));  
30.               doc.Add(new BsonElement("geo",bs2)); 
31.               //通过循环将所有字段的属性信息存入Collection中  
32.               for (int j = 0; j 33.               { 
34.                   string tmpFieldVal = fea.GetFieldAsString(j); 
35.                   doc.Add(new BsonElement(fieldNames[j],tmpFieldVal)); 
36.               } 
37.               var res  = colSheng.Insert(doc);                 
38.           } 
 //打开MongoDB的Collection
            MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
            MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
            //使用Ogr库打开Shapefile文件
            DataSource ds = Ogr.Open(@"c:\temp\sheng.shp", 0);
            Layer lyr = ds.GetLayerByIndex(0);
            //读取要素数量和字段数量
            int feaCount = lyr.GetFeatureCount(0);
            int fieldCount = lyr.GetLayerDefn().GetFieldCount();
            //读取所有字段名
            List fieldNames  =new List();
            for (int i = 0; i             {
                fieldNames.Add(lyr.GetLayerDefn().GetFieldDefn(i).GetName());
            }
            //循环将所有要素添加到MongoDB中
            for (int i = 0; i             {
                //使用Ogr库将矢量要素的空间信息转成Json格式
                Feature fea = lyr.GetFeature(i);
                Geometry geo = fea.GetGeometryRef();     
                string json = geo.ExportToJson(null);
               
                BsonDocument doc = new BsonDocument();
               
                //将Json格式的空间信息存到Collection中
                //BsonValue bs = BsonValue.Create(json);                  //这种方法是不可以的,添加到库里之后无法使用空间查询语句查询
                BsonValue bs2 = BsonDocument.Parse(json);               //这种方法才是正确的
                //doc.Add(new BsonElement("geom", bs));
                doc.Add(new BsonElement("geo",bs2));
                //通过循环将所有字段的属性信息存入Collection中
                for (int j = 0; j                 {
                    string tmpFieldVal = fea.GetFieldAsString(j);
                    doc.Add(new BsonElement(fieldNames[j],tmpFieldVal));
                }
                var res  = colSheng.Insert(doc);               
            }

然后,可以查看一下存储到MongoDB中的矢量数据是什么样的

在命令行中输入:
[csharp] view plaincopyprint?01.> db.sheng.find().limit(1) 
> db.sheng.find().limit(1)

结果为
[javascript] view plaincopyprint?01.{ "_id" : ObjectId("5371bf4e1dbba31914224563"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 89.8496, 14.093 ], [ 90.3933, 14.004 ], [ 90.2708, 13.4708 ], [ 89.7284, 13.5597 ], [ 89.8496, 14.093 ] ] ] }, "pyname" : "sx", "boxtype" : "inter", "date" : "2012/6/5 12:41:42" } 
{ "_id" : ObjectId("5371bf4e1dbba31914224563"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 89.8496, 14.093 ], [ 90.3933, 14.004 ], [ 90.2708, 13.4708 ], [ 89.7284, 13.5597 ], [ 89.8496, 14.093 ] ] ] }, "pyname" : "sx", "boxtype" : "inter", "date" : "2012/6/5 12:41:42" }

可以看到名称为geo的这个Field,里边存的就是矢量要素的坐标信息

空间查询与空间索引

可用的空间操作包括geointersect,geowithin,near等,参考http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/query-geospatial/
这里使用geointersect为例说明一下:
          
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection  
02.           MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa"); 
03.           MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng"); 
04.         
05.           //定义一个查询框或查询多边形  
06.           var poly = GeoJson.Polygon
07.               GeoJson.Position(100, 20), 
08.               GeoJson.Position(110, 20), 
09.               GeoJson.Position(110, 40), 
10.               GeoJson.Position(100, 40), 
11.               GeoJson.Position(100, 20)); 
12.           //以这个查询多边形为条件定义一条查询语句  
13.           var queryFilter2 = Query.GeoIntersects("geo", poly); 
14.           //进行查询,输出MongoCursor  
15.           cur = colSheng.FindAs(queryFilter2).SetFields( "pyname", "date"); 
16.           //获取结果  
17.           var res = cur.ToArray(); 
18.           for (int i = 0; i 19.           { 
20.               BsonDocument tmpDoc = res.ElementAt(i); 
21.               //do something you want  
22.           } 
 //获取Collection
            MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
            MongoCollection colSheng = db.GetCollection("sheng");
        
            //定义一个查询框或查询多边形
            var poly = GeoJson.Polygon(
                GeoJson.Position(100, 20),
                GeoJson.Position(110, 20),
                GeoJson.Position(110, 40),
                GeoJson.Position(100, 40),
                GeoJson.Position(100, 20));
            //以这个查询多边形为条件定义一条查询语句
            var queryFilter2 = Query.GeoIntersects("geo", poly);
            //进行查询,输出MongoCursor
            cur = colSheng.FindAs(queryFilter2).SetFields( "pyname", "date");
            //获取结果
            var res = cur.ToArray();
            for (int i = 0; i             {
                BsonDocument tmpDoc = res.ElementAt(i);
                //do something you want
            }

关于空间索引,可参考http://docs.mongodb.org/manual/applications/geospatial-indexes/
这里不详细说了

空间查询运算的问题:

在使用GeoIntersect进行空间查询时,遇到了查询结果与ArcGIS不一致的情况,详细看了一下,像是MongoDB的一个BUG(目前使用的是2.6.0版本)

具体信息如下(在命令行中操作):

Collection中的坐标

[csharp] view plaincopyprint?01.> db.test.find() 
02.{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } } 
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }

使用的查询语句

[csharp] view plaincopyprint?01.> db.test.find({ "geo" : { "$geoIntersects" : { "$geometry" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [[[91.0, 33.0], [102.0, 33.0], [102.0, 38.0], [91.0, 38.0], [91.0, 33.0]]] } } } }) 
> db.test.find({ "geo" : { "$geoIntersects" : { "$geometry" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [[[91.0, 33.0], [102.0, 33.0], [102.0, 38.0], [91.0, 38.0], [91.0, 33.0]]] } } } })

查询结果:

[csharp] view plaincopyprint?01.{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } } 
{ "_id" : ObjectId("535884771dbba31858ad2101"), "geo" : { "type" : "Polygon", "coordinates" : [ [ [ 96.722, 38.755 ], [ 97.3482, 38.6922 ], [ 97.1674, 38.0752 ], [ 96.5474, 38.1383 ], [ 96.722, 38.755 ] ] ] } }

但可以看到,collection中只有一条记录,且该记录所有点的Y坐标均大于38.0,为什么查询结果里,这条记录与语句中的Box相交呢。。。很奇怪

因为有这样的问题,所以还不放心直接将空间查询用于实际应用,而是通过一种变通的方法进行简单的空间查询,测试后发现,可能是由于空间索引的问题,这种方式查询比自带的GeoIntersects方法要快

大致思路为:为每一条记录均生成一个最小外接矩形,得到其xmax,xmin,ymax,ymin四个边界值,用数值的形式保存至Collection中,每次进行空间查询时,首先通过最小外接矩形进行一次筛选,判断这些最小外接矩形与查询语句中多边形的最小外接矩形之间的关系,如果相交,那么进行第二步判断,通过Ogr组件判断实际的多边形是否相交,返回最后结果

首先是生成最小外接矩形的代码:
          
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection  
02.            MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa"); 
03.            MongoCollection colsheng= db.GetCollection("sheng"); 
04.            //查询所有记录  
05.            var cur = colsheng.FindAllAs(); 
06.            long totalCount = cur.Count(); 
07.            //遍历所有记录  
08.            for (int i = 0; i 09.            { 
10.                if (i * 1000 >= totalCount) continue; 
11.                int skip = i * 1000; 
12.                var cur2 = cur.Clone().SetSkip(skip).SetLimit(1000); 
13.                var lst = cur2.ToArray(); 
14.                for (int j = 0; j 15.                { 
16.                    //获取一条记录对应的BsonDocument  
17.                    BsonDocument doc = lst[j]; 
18.                        var id = doc["_id"];                    //该记录对应的ID  
19.                        BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument();     
20.                        string geostr = geo[1].ToString();        //该记录对应空间信息的Json字符串  
21.                        List coords = GetCoordLstFromString(geostr);        //解析Json串,获得所有点的坐标(这里子函数就省略了)  
22.                        double xmin = 181, xmax = -181, ymin = 91, ymax = -91;        //四个边界值,由于图层为经纬度,所以初值设为这些值  
23.                        //计算最大最小值  
24.                        for (int k = 0; k 25.                        { 
26.                            if (k % 2 == 0) 
27.                            { 
28.                                if (coords[k] 29.                                if (coords[k] > xmax) xmax = coords[k]; 
30.                            } 
31.                            else 
32.                            { 
33.                                if (coords[k] 34.                                if (coords[k] > ymax) ymax = coords[k]; 
35.                            } 
36.                        } 
37.                        //将最大最小值写入Collection  
38.                        var tmpQuery = Query.EQ("_id", id); 
39.                        var tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmax", xmax); 
40.                        var tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate); 
41.                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmin", xmin); 
42.                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate); 
43.                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymax", ymax); 
44.                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate); 
45.                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymin", ymin); 
46.                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate); 
47.                    } 
48.                } 
//获取Collection
            MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa");
            MongoCollection colsheng= db.GetCollection("sheng");
            //查询所有记录
            var cur = colsheng.FindAllAs();
            long totalCount = cur.Count();
            //遍历所有记录
            for (int i = 0; i             {
                if (i * 1000 >= totalCount) continue;
                int skip = i * 1000;
                var cur2 = cur.Clone().SetSkip(skip).SetLimit(1000);
                var lst = cur2.ToArray();
                for (int j = 0; j                 {
                    //获取一条记录对应的BsonDocument
                    BsonDocument doc = lst[j];
                        var id = doc["_id"];                    //该记录对应的ID
                        BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument();   
                        string geostr = geo[1].ToString();        //该记录对应空间信息的Json字符串
                        List coords = GetCoordLstFromString(geostr);        //解析Json串,获得所有点的坐标(这里子函数就省略了)
                        double xmin = 181, xmax = -181, ymin = 91, ymax = -91;        //四个边界值,由于图层为经纬度,所以初值设为这些值
                        //计算最大最小值
                        for (int k = 0; k                         {
                            if (k % 2 == 0)
                            {
                                if (coords[k]                                 if (coords[k] > xmax) xmax = coords[k];
                            }
                            else
                            {
                                if (coords[k]                                 if (coords[k] > ymax) ymax = coords[k];
                            }
                        }
                        //将最大最小值写入Collection
                        var tmpQuery = Query.EQ("_id", id);
                        var tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmax", xmax);
                        var tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("xmin", xmin);
                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymax", ymax);
                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
                        tmpUpdate = MongoDB.Driver.Builders.Update.Set("ymin", ymin);
                        tmpres = col02c.Update(tmpQuery, tmpUpdate);
                    }
                }

然后是查询的代码:
          
[csharp] view plaincopyprint?01.//获取Collection  
02.            MongoDatabase db = server.GetDatabase("aa"); 
03.            MongoCollection colSheng = db.GetCollection("zy02c"); 
04.            //第一步,通过四边界筛选,  
05.            var query = Query.And(Query.GT("xmax", 91.0), Query.LT("xmin", 102.0), Query.GT("ymax", 33.0), Query.LT("ymin", 38.0)); 
06.            var cur = colSheng.FindAs(query); 
07.            //定义第二空间运算时的条件多边形(Ogr格式的定义)  
08.            Geometry queryGeoLR = new Geometry(wkbGeometryType.wkbLinearRing); 
09.            queryGeoLR.AddPoint(91.0, 33.0,0); 
10.            queryGeoLR.AddPoint(102.0, 33.0,0); 
11.            queryGeoLR.AddPoint(102.0, 38.0,0); 
12.            queryGeoLR.AddPoint(91.0, 38.0,0); 
13.            queryGeoLR.AddPoint(91.0, 33.0,0); 
14.            Geometry queryGeo = new Geometry(wkbGeometryType.wkbPolygon); 
15.            queryGeo.AddGeometry(queryGeoLR); 
16.            //循环查询到的结果  
17.            var lst = cur.ToArray(); 
18.            for (int i = lst.Length-1; i >=0; i--) 
19.            { 
20.                //获取当前记录对应的BsonDocument  
21.                BsonDocument doc = lst[i]; 
22.                var id = doc["_id"];            //当前记录的ID  
23.                BsonDocument geo = doc["geo"].ToBsonDocument(); 
24.                string geostr = geo[1].ToString();        //当前记录对应空间信息的Json字符串  
25.                 
26.                //通过Json串获取坐标值,并生成对应的Geometry对象  
27.                List coords = GetCoordLstFromString(geostr); 
28.                Geometry resGeoLR = new Geometry(wkbGeometryType.wkbLinearRing); 
29.                for (int j = 0; j 30.                { 
31.                    resGeoLR.AddPoint_2D(coords[j], coords[j + 1]); 
32.                } 
33.                resGeoLR.AddPoint_2D(coords[0], coords[1]); 
34.                Geometry resGeo = new Geometry(wkbGeometryType.wkbPolygon); 
35.                resGeo.AddGeometry(resGeoLR); 
36.                //判断是该Geometry与条件多边形是否相交  
37.                if (resGeo.Intersects(queryGeo)) 
38.                { 
39.                        //do something  
40.                } 
41.            } 

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
MySQL: Pengenalan kepada pangkalan data paling popular di duniaMySQL: Pengenalan kepada pangkalan data paling popular di duniaApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Kepentingan MySQL: Penyimpanan Data dan PengurusanKepentingan MySQL: Penyimpanan Data dan PengurusanApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

Mengapa menggunakan mysql? Faedah dan kelebihanMengapa menggunakan mysql? Faedah dan kelebihanApr 12, 2025 am 12:17 AM

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Huraikan mekanisme penguncian InnoDB (kunci yang dikongsi, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang, kunci seterusnya).Huraikan mekanisme penguncian InnoDB (kunci yang dikongsi, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang, kunci seterusnya).Apr 12, 2025 am 12:16 AM

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Apakah sebab -sebab biasa prestasi pertanyaan MySQL yang lemah?Apakah sebab -sebab biasa prestasi pertanyaan MySQL yang lemah?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?Bilakah anda harus menggunakan indeks komposit berbanding indeks lajur tunggal?Apr 11, 2025 am 12:06 AM

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Bagaimana untuk mengenal pasti dan mengoptimumkan pertanyaan perlahan di MySQL? (Log pertanyaan perlahan, prestasi_schema)Bagaimana untuk mengenal pasti dan mengoptimumkan pertanyaan perlahan di MySQL? (Log pertanyaan perlahan, prestasi_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AM

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL: Kemahiran Penting untuk PemajuMySQL dan SQL: Kemahiran Penting untuk PemajuApr 10, 2025 am 09:30 AM

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini