最近对公司产品的日志数据库做了一个数据分区,数据库使用的是sql server 2008,这里给大家提供一个参考。 需要特别说明的是,很多网上的例子分区字段都使用的是时间类型的,而这里由于时间字段原来设计数据库使用的是字符串类型的。所以这里的分区字段使用的
最近对公司产品的日志数据库做了一个数据分区,数据库使用的是sql server 2008,这里给大家提供一个参考。
需要特别说明的是,很多网上的例子分区字段都使用的是时间类型的,而这里由于时间字段原来设计数据库使用的是字符串类型的。所以这里的分区字段使用的是字符串类型的,进过我的测试,也能成功。
1:建立分区组:建立了十个分区组go alter database M2 add filegroup [FG1]; go alter database M2 add filegroup [FG2]; go alter database M2 add filegroup [FG3]; go alter database M2 add filegroup [FG4]; go alter database M2 add filegroup [FG5]; go alter database M2 add filegroup [FG6]; go alter database M2 add filegroup [FG7]; go alter database M2 add filegroup [FG8]; go alter database M2 add filegroup [FG9]; go
2:为分区组指定分区文件,我把分区文件放到不同的盘符下面,这样读取文件就会更快,可以并行的读取文件。这个也是分区能够提高效率的原理。
alter database M2 addfile(name=FG1_data,filename='c:\esafenet\FG1_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG1]; alter database M2 addfile(name=FG2_data,filename='c:\esafenet\FG2_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG2]; alter database M2 addfile(name=FG3_data,filename='d:\esafenet\FG3_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG3]; alter database M2 addfile(name=FG4_data,filename='d:\esafenet\FG4_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG4]; alter database M2 addfile(name=FG5_data,filename='e:\esafenet\FG5_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG5]; alter database M2 addfile(name=FG6_data,filename='d:\esafenet\FG6_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG6]; alter database M2 addfile(name=FG7_data,filename='f:\esafenet\FG7_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG7]; alter database M2 addfile(name=FG8_data,filename='f:\esafenet\FG8_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG8]; alter database M2 addfile(name=FG9_data,filename='c:\esafenet\FG9_data.ndf',size=10MB) tofilegroup[FG9]; go
3:建立分区函数,这个需要和分区组表匹配
Create partitionfunction Part_mediasec_func(nvarchar(30))as range left for values('2013123123:59:59', '20141231 23:59:59', '20151231 23:59:59', '20161231 23:59:59', '20171231 23:59:59', '20181231 23:59:59', '20191231 23:59:59', '20201231 23:59:59', '20211231 23:59:59'); go
3:建立分区结构,将分区函数和分区组对应起来
Create partitionscheme Part_mediasec_scheme as partitionPart_mediasec_func to([FG1],[FG2],[FG3],[FG4],[FG5],[FG6],[FG7],[FG8],[FG9],[Primary]); go
4:建立分区索引
EXEC sp_helpindexN'SecureUsbLog' --查看原来索引 alter tableSecureUsbLog drop constraint PK__SecureUs__7839F64D1F98B2C1 go create clusteredindex SecureUsbLog_index onSecureUsbLog(logTime) onPart_mediasec_scheme(logTime); Go
这次分区的特点有两个:
1:对已经使用的数据库进行分区,网上大多数例子是新建的分区和数据库。
2:对字符串类型日期进行分区。
这两点还是很有参考价值的。

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

toadduserInmysqleffect和securly,跟隨台詞:1)USEtheCreateUserStattoDaneWuser,指定thehostandastrongpassword.2)GrantNecterAryAryaryPrivilegesSustherthing privilegesgeStatement,usifementStatement,adheringtotheprinciplelastprefilegege.3)

toaddanewuserwithcomplexpermissionsinmysql,loldtheSesteps:1)創建eTheEserWithCreateuser'newuser'newuser'@''localhost'Indedify'pa ssword';。 2)GrantreadAccesstoalltablesin'mydatabase'withGrantSelectOnMyDatabase.to'newuser'@'localhost';。 3)GrantWriteAccessto'

MySQL中的字符串數據類型包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT,排序規則(Collations)決定了字符串的比較和排序方式。 1.CHAR適合固定長度字符串,VARCHAR適合可變長度字符串。 2.BINARY和VARBINARY用於二進制數據,BLOB和TEXT用於大對像數據。 3.排序規則如utf8mb4_unicode_ci忽略大小寫,適合用戶名;utf8mb4_bin區分大小寫,適合需要精確比較的字段。

最佳的MySQLVARCHAR列長度選擇應基於數據分析、考慮未來增長、評估性能影響及字符集需求。 1)分析數據以確定典型長度;2)預留未來擴展空間;3)注意大長度對性能的影響;4)考慮字符集對存儲的影響。通過這些步驟,可以優化數據庫的效率和擴展性。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes),blob(65,535 bytes),中間佈洛布(16,777,215個比例),andlongblob(4,294,967,967,295 bytes).tousebl觀察:1)考慮pperformance impactsandSandStorLageBlobSextern; 2)管理backbackupsandreplication carecration; 3)usepathsinst

自動化在MySQL中創建用戶的最佳工具和技術包括:1.MySQLWorkbench,適用於小型到中型環境,易於使用但資源消耗大;2.Ansible,適用於多服務器環境,簡單但學習曲線陡峭;3.自定義Python腳本,靈活但需確保腳本安全性;4.Puppet和Chef,適用於大規模環境,複雜但可擴展。選擇時需考慮規模、學習曲線和集成需求。

是的,YouCansearchInIdeAblobInMysqlusingsPecificteChniques.1)轉換theblobtoautf-8StringWithConvertFunctionWithConvertFunctionandSearchUsiseLike.2)forCompresseBlysBlobs,useuncompresseblobs,useuncompressbeforeconversion.3)expperformance impperformance imptactSandDataEcoding.4)


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