


Carian Teks Penuh InnoDB: Adakah Pilihan Tepat untuk Aplikasi Kelantangan Tinggi Saya?
Carian Teks Penuh InnoDB: Kesukaran Aplikasi Trafik Tinggi
Seni bina pangkalan data adalah penting apabila membangunkan aplikasi web intensif data. MySQL mempunyai reputasi yang baik dalam bidang ini, tetapi apabila mencari keupayaan carian teks penuh, pilihan antara MyISAM dan InnoDB boleh menjadi soalan yang sukar untuk pembangun.
InnoDB dan MyISAM
MyISAM terkenal dengan keupayaan carian teks penuh terbina dalam, tetapi kebolehskalaan dan kesesuaiannya tidak mencukupi kerana mekanisme penguncian aras jadualnya. Sebaliknya, InnoDB cemerlang dalam bidang ini dengan penguncian peringkat baris dan pengendalian jadual besar yang dioptimumkan. Walau bagaimanapun, ia secara sejarahnya tidak mempunyai keupayaan carian teks penuh.
Alternatif kepada carian teks penuh asli
Secara tradisinya, pembangun yang mencari carian teks penuh dalam InnoDB telah bergantung pada enjin luaran seperti Lucene atau Sphinx. Walau bagaimanapun, penyelesaian ini memperkenalkan kerumitan tambahan dan potensi kesesakan prestasi.
Carian teks penuh asli InnoDB
Nasib baik, MySQL baru-baru ini memperkenalkan fungsi carian teks penuh asli InnoDB dalam versi 5.6.4. Ini menghapuskan keperluan untuk sistem carian luaran dan menyepadukan carian teks penuh dengan lancar ke dalam ekosistem InnoDB.
Ciri utama carian teks penuh InnoDB
Carian teks penuh InnoDB menawarkan banyak kelebihan:
- Penyepaduan asli: Membenarkan laluan naik taraf yang lancar dan mengurangkan overhed penyelenggaraan.
- Kebutiran indeks: Indeks boleh dibuat pada lajur tertentu, memberikan fleksibiliti dan pengoptimuman prestasi.
- Kecekapan Prestasi: Manfaatkan storan dan mekanisme pelaksanaan pertanyaan yang dioptimumkan InnoDB untuk mempercepatkan hasil carian.
- Keserasian merentas versi: Serasi dengan versi MySQL 5.6 yang lebih lama, memastikan kestabilan dan kalis masa hadapan.
Nota lain
Untuk aplikasi dengan beban carian yang sangat tinggi, enjin carian teks penuh khusus mungkin masih diperlukan. Walau bagaimanapun, untuk kebanyakan kes penggunaan, carian teks penuh asli InnoDB menyediakan penyelesaian yang berkuasa dan cekap dalam ekosistem MySQL.
Atas ialah kandungan terperinci Carian Teks Penuh InnoDB: Adakah Pilihan Tepat untuk Aplikasi Kelantangan Tinggi Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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 Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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.

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.