


Memahami Mengapa Enjin MyISAM MySQL Kekal Tidak Mampu Menyokong Kekunci Asing
Walaupun menonjol untuk keupayaan carian teks penuh, MyISAM gagal menyokong hubungan utama asing, manakala rakan sejawatannya, InnoDB, cemerlang dalam bidang ini. Perbezaan ini telah membingungkan pembangun, membuatkan mereka tertanya-tanya:
Mengapa Ketidakkonsistenan Utama Asing?
Ketiadaan kekangan utama asing MyISAM telah dikaitkan dengan tumpuan awalnya pada prestasi dan keserasian dengan sistem yang lebih lama. Reka bentuknya mengutamakan kelajuan dan kesederhanaan berbanding ciri integriti data.
Sementara itu, kemasukan InnoDB bagi sokongan kunci asing berpunca daripada penekanannya pada operasi selamat transaksi dan konsistensi data. Keupayaannya untuk menguatkuasakan integriti rujukan melindungi data daripada anomali, seperti rekod yatim atau rujukan berjuntai.
Menavigasi Dilema Enjin
Memandangkan keupayaan MyISAM dan InnoDB yang bercanggah, adalah penting untuk mempertimbangkan sifat aplikasi web anda untuk mengoptimumkan prestasi:
- Prestasi Carian Tinggi, Integriti Data Santai: MyISAM berkuasa untuk senario intensif carian teks penuh, di mana integriti data tidak diutamakan .
- Integriti Data yang Teguh, Prestasi Carian yang Dikurangkan: InnoDB menjadi tumpuan utama apabila memelihara integriti data melalui penguatkuasaan kunci asing adalah penting, walaupun pada kos kecekapan carian yang dikurangkan.
Prospek Masa Depan untuk Sokongan MyISAM
Walaupun terdapat tanda-tanda masa lalu mengenai rancangan untuk melaksanakan sokongan utama asing dalam MyISAM, niat tersebut nampaknya telah ditinggalkan, seperti yang terbukti daripada ketiadaan komen sedemikian dalam dokumentasi MySQL baru-baru ini .
Evolusi Keupayaan InnoDB
InnoDB, sebaliknya, telah menyaksikan kemajuan yang ketara. Sejak MySQL 5.6, InnoDB memperoleh keupayaan untuk mengindeks data teks penuh dan melakukan carian yang cekap, menangani jurang sebelumnya antara kekuatan carian MyISAM dan kehebatan integriti data InnoDB.
Kesimpulannya, sementara MyISAM kekal sebagai pilihan yang berdaya maju untuk aplikasi yang mengutamakan prestasi carian teks penuh, InnoDB muncul sebagai pilihan unggul untuk senario di mana integriti data dan kekangan rujukan amat diperlukan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa MyISAM Tidak Menyokong Kunci Asing, Sedangkan InnoDB Menyokong?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.


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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft