在MySQL 中將UUID 作為數位儲存
在MySQL 中將UUID 作為字串儲存可能會導致效能問題,尤其是在涉及索引時。專家建議的另一種方法是將 UUID 儲存為數字以提高效能。讓我們探討如何在 Ruby 中完成此操作。
刪除破折號並轉換為二進位
第一步是從 UUID 移除破折號。例如,像是「110E8400-E29B-11D4-A716-446655440000」這樣的UUID會變成「110E8400E29B11D4A716446655440000」。
由於UUID由128位元組成,我們可以將它們儲存為MySQL 中的 BINARY(16) 資料類型。 MySQL 中的 BINARY 資料類型使用二進位表示,這比字串處理效率更高。
範例SQL 查詢
要將UUID 插入BINARY 字段,請使用下列查詢:
要擷取UUID,請使用下列指令查詢:
Ruby程式碼整合
在 Ruby 中,您可以使用 UUIDtools gem 產生 UUID 並將其轉換為二進位。 gem 提供了 UUID.new 和 UUID.hex_to_bin 等方法。例如:
透過執行以下步驟,您可以在 MySQL 中以二進位數形式高效儲存和檢索 UUID,從而提高使用索引 UUID 時的效能。
以上是為什麼在 MySQL 中將 UUID 儲存為數字以提高效能?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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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tomasterMysqlblobs,關注台詞:1)ChooseTheApprProbType(tinyBlob,blob,blob,Mediumblob,longblob)基於dongatasize.2)InsertDatausingload_fileforefice.3)

blobdatatypesinmysqlareusedforvorvoringlargebinarydatalikeimagesoraudio.1)useblobtypes(tinyblobtolonglongblob)基於dondatasizeneeds。 2)庫孔素pet petooptimize績效。 3)考慮Xternal Storage Forel Blob romana databasesizerIndimprovebackupe

toadDuserStomySqlfromtheCommandline,loginasroot,thenusecreateuser'username'@'host'host'Indessifiedby'password'; tocreateanewuser.grantpermissionswithgrantprantallprivilegesondatabase

mySqlofferSeightStringDatateTypes:char,varchar,二進制,二進制,varbinary,blob,文本,枚舉,枚舉和set.1)長度,理想的forconsistentDatatalIkeCountryCodes.2)varcharisvariable長度,長度,效率foriforitifforiticforiticforiticforiticforiticforitic forvaryingdatalikename.3)


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