


Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Baris dengan Cekap dalam Jadual Pangkalan Data Sangat Besar?
Strategi pengoptimuman statistik kiraan baris jadual besar
Mengira baris dalam jadual pangkalan data yang besar boleh menimbulkan cabaran prestasi. Walaupun sesetengah artikel mengesyorkan menggunakan SELECT COUNT(*)
dengan berhati-hati, kelajuannya masih membimbangkan untuk jadual dengan bilangan baris dan lajur yang banyak. Artikel ini bertujuan untuk meneroka kaedah bebas vendor pangkalan data untuk mengira baris dengan tepat dalam jadual besar.
Penyelesaian bebas vendor pangkalan data
Cara paling mudah dan boleh dipercayai ialah menggunakan fungsi COUNT(*)
standard. Sistem pangkalan data moden mengoptimumkan fungsi ini walaupun untuk jadual besar kerana ia hanya perlu membaca data yang mencukupi untuk menganggarkan bilangan baris. Oleh itu, COUNT(*)
ialah pilihan pilihan.
Penghampiran Pelayan SQL (di luar skop artikel ini)
Walaupun terdapat beberapa anggaran yang berpotensi untuk SQL Server, kaedah ini berada di luar skop artikel ini.
Nota lain
-
COUNT(1)
danCOUNT(PrimaryKey)
adalah bersamaan denganCOUNT(*)
dari segi kiraan baris. - Menggunakan pembahagian jadual boleh meningkatkan prestasi
COUNT(*)
pada jadual yang sangat besar. - Jika jadual dikemas kini dengan kerap, bilangan baris yang diperoleh daripada
COUNT(*)
mungkin tidak tepat sepenuhnya kerana urus niaga belum selesai.
Contoh Pelayan SQL
Untuk jadual dengan lebih kurang 1.4 bilion baris dan 12 lajur, pertanyaan berikut menggunakan COUNT(*)
dengan pembayang NOLOCK
selesai dalam masa 5 minit 46 saat:
SELECT COUNT(*) FROM MyBigtable WITH (NOLOCK)
Sebagai alternatif, pertanyaan berikut menggunakan Paparan Pengurusan Dinamik (DMV) sistem boleh diselesaikan dalam masa kurang daripada satu saat:
SELECT Total_Rows = SUM(st.row_count) FROM sys.dm_db_partition_stats st WHERE object_name(object_id) = 'MyBigtable' AND (index_id
(Nota: Pernyataan SQL kedua tidak lengkap dan sebahagian kod hilang daripada teks asal)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Baris dengan Cekap dalam Jadual Pangkalan Data Sangat Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

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 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.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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).

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna