给你的数据库文件减肥
在数据库的设计过程中经常要添加、删除数据库对象,这会使数据库内部留有许多碎片,不能有效地利用磁盘空间,文件会逐渐增大。这有点象文件系统经过多次的增删操作,会导致文件碎片,浪费磁盘空间,而且读写效率降低。 你可以用 Access 提供的工具来压缩数据库,它将重新安排数据库文件在磁盘中保存的位置,并释放磁盘空间,通常文件的容量会缩小成原来的几分之一。
Access 内置了压缩数据库的功能 但 Access 文件的增大十分夸张,它可能会让文件增大十倍,让它臃肿地呆在你的硬盘里。这好象是微软的通病。你可以打开一个Word文件,添加几个空格再把它们删了(实际文件的内容没有改变),然后保存,你会发现它比刚才大了些,比如一个45k的文件经过几次这样的更改后文件大小变成49.5k→58.5k→68.5k,实在不知道往文件里面又存了些什么。所以我们有理由怀疑 Access 数据库压缩的效果。 一年以前我编了一个统计系统,用了大概3个月,几乎每天都在修改,几天就压缩一次,最后这个 Mdb 文件有20M大,即使是 Mde 文件也有8M多,我乐坏了,以为自己也能设计大型程序了。今年这个程序要升级,可是源程序让我弄丢了(心疼呀),于是下定决心,重新编了一个。功能几乎没有变,最后的 Mdb 文件大小只有2M多,我的天!简直不敢相信!原来 Access 文件改动得越多压缩得越多文件就越大,什么逻辑! 还有,如果你的 Mdb 文件太大了,可以建立一个新的空数据库,把原来的数据库全部内容都导入到这个新数据库里,再看看,文件一定小了许多。我做了一个实验,一个640k的 Mdb 文件,压缩数据库后变成240k,再建一个新数据库,把它全部导入,就只有60k了。 当然,不论用上面什么方法,Mdb 文件还是非常松散的,用 Winzip 还能把它压缩好几倍,所以,如果你要把程序妹给朋友,记得最后还要用 Winzip 压缩,才不会浪费你的电话费!(出处:双胞胎工作室)

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual