Berechnung der Datenbank- und Tabellengrößen in MySQL
Um die Größe der MySQL -Datenbank und -Tabelle anzuzeigen, können Sie Information_Schema direkt abfragen oder das Befehlszeilen -Tool verwenden. 1. Überprüfen Sie die gesamte Datenbankgröße: Führen Sie die SQL -Anweisung aus. Wählen Sie Tabelle_Schema als "Datenbank", sum (Data_Length index_length)/1024/1024 als "Größe (mb)" von Information_Schema.tables Group By Table_schema; Sie können die Gesamtgröße aller Datenbanken erhalten oder hinzufügen, wo die Bedingungen zur Definition der spezifischen Datenbank definiert werden. 2. Überprüfen Sie die einzelne Tabellengröße: nach SELECT TABLE_NAME AS 'TABLE', (Data_Length Index_Length)/1024/1024 als 'Größe (mb)' von Information_Schema.tables wobei table_schema = 'Ihr Datenbankname' Order 'Order by (Data_Length index_length) Desc; Listen Sie die Größen jeder Tabelle in der angegebenen Datenbank auf und ordnen Sie sie räumlich in absteigender Reihenfolge an. 3. Befehlszeilenschätzungsmethode: Verwenden Sie den Befehl DU, um die Größe der Datenverzeichnisdatei anzuzeigen. Die Ergebnisse sind jedoch nicht genau genug. 4. Verwenden Sie grafische Tools oder Skripte: wie PhpMyAdmin, MySQL Workbench, DBeaver oder benutzerdefinierte Shell -Skripte, um die Operationen zu vereinfachen.
Die Informationen zur MySQL -Datenbank und in der Tabellengröße sind wichtig für die Kapazitätsplanung, die Leistungsoptimierung und die tägliche Wartung. Tatsächlich können diese Daten direkt aus Systemtabellen oder Befehlszeilen-Tools erhalten werden, und es müssen keine zusätzlichen Plug-Ins installiert werden.

Zeigen Sie die gesamte Datenbankgröße an
Wenn Sie schnell wissen möchten, wie viel Speicherplatz eine Datenbank einnimmt, können Sie dies tun, indem Sie die Datenbank information_schema
abfragen. Führen Sie die folgende SQL -Anweisung aus, um das Ergebnis anzuzeigen:

Wählen Sie table_schema als "Datenbank", SUM (Data_Length index_length) / 1024 /1024 als 'Größe (mb)' '' Von Information_Schema.tables Gruppe by table_schema;
-
data_length
ist die Größe der Daten selbst. -
index_length
ist der vom Index belegte Raum. - Die endgültige Einheit wird für eine intuitivere Ansicht in MB umgewandelt.
Nach dem Laufen sehen Sie die Gesamtgröße jeder Datenbank. Wenn Sie nur eine bestimmte Datenbank überprüfen möchten, können Sie hinzufügen WHERE table_schema = '你的数据库名'
.
Zeigen Sie die Größe einer einzelnen Tabelle an
Wenn Sie sich um eine bestimmte Tabelle und nicht über die gesamte Datenbank befassen, können Sie auch die Größe dieser Tabelle direkt überprüfen. Im Folgenden sind gemeinsame Aussagen:

Wählen Sie table_name als "Tabelle", (Data_Length index_length) / 1024 /1024 als 'Größe (mb)' '' Von Information_Schema.tables Wobei table_schema = 'Ihr Datenbankname' ' Order by (data_length index_length) desc;
Auf diese Weise können Sie deutlich sehen, welche Tabellen den größten Platz in Anspruch nehmen, was bei der anschließenden Optimierung oder der geteilten Entscheidungen hilft.
Darüber hinaus können Sie auch indirekt über die Befehlszeile schätzen, z. B. die Verwendung des du
-Befehls, um die Dateigröße im MySQL -Datenverzeichnis anzuzeigen. Diese Methode ist jedoch nicht sehr genau, da InnoDB -Tabellen möglicherweise in einem gemeinsam genutzten Tablespace oder einem separaten Tabellenbereich gespeichert werden und in Kombination mit der Konfiguration angezeigt werden müssen.
Vereinfachen Sie den Vorgang mit MySQL -Client -Tools
Wenn Sie diese Informationen häufig überprüfen möchten, können Sie einige grafische Tools wie PHPMYADMIN, MySQL Workbench oder DBeaver verwenden. In der Regel werden Datenbank- und Tabellengrößeninformationen intuitiver angezeigt.
Wenn Sie jedoch die Befehlszeile mögen, können Sie auch ein einfaches Shell-Skript schreiben, um die obige SQL-Abfrage zu verkörpern, die für die Ausführung von One-Click-Ausführungen in Zukunft zweckmäßig ist.
Grundsätzlich sind dies die Methoden. Unabhängig davon, ob Sie SQL -Abfrage verwenden oder Tools verwenden, der Schlüssel besteht darin, zu verstehen, wonach Sie suchen und warum. Sie können grundlegende, aber praktische Informationen wie diese in Ihrem täglichen Leben aufschreiben und keine Panik, wenn Sie sie wirklich verwenden möchten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBerechnung der Datenbank- und Tabellengrößen in MySQL. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt drei Hauptmethoden, um Umgebungsvariablen in PHP festzulegen: 1. Globale Konfiguration über php.ini; 2. durch einen Webserver (z. B. SetEnv von Apache oder FastCGI_Param von Nginx); 3. Verwenden Sie die Funktion Putenv () in PHP -Skripten. Unter ihnen eignet sich Php.ini für globale und selten ändernde Konfigurationen. Die Webserverkonfiguration eignet sich für Szenarien, die isoliert werden müssen, und Putenv () ist für temporäre Variablen geeignet. Die Persistenz -Richtlinien umfassen Konfigurationsdateien (z. B. Php.ini oder Webserverkonfiguration), .env -Dateien werden mit der DOTENV -Bibliothek und dynamische Injektion von Variablen in CI/CD -Prozessen geladen. Sicherheitsmanagement sensible Informationen sollten hart codiert werden, und es wird empfohlen.

Bei der Auswahl eines geeigneten PHP -Frameworks müssen Sie nach den Projektanforderungen umfassend berücksichtigen: Laravel ist für die schnelle Entwicklung geeignet und bietet eloquentorm- und Blade -Vorlagenmotoren, die für den Datenbankbetrieb und das dynamische Formrending bequem sind. Symfony ist flexibler und für komplexe Systeme geeignet. CodeIgniter ist leicht und für einfache Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen geeignet. 2. Um die Genauigkeit von KI-Modellen sicherzustellen, müssen wir mit einem qualitativ hochwertigen Datentraining, einer angemessenen Auswahl von Bewertungsindikatoren (wie Genauigkeit, Rückruf, F1-Wert), regelmäßiger Leistungsbewertung und Modellabstimmung und sicherstellen, dass die Codequalität durch Testen und Integrationstests der Code sichergestellt wird, um die Eingabedaten kontinuierlich zu überwachen. 3.. Viele Maßnahmen sind erforderlich, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen: Verschlüsseln und speichern sensible Daten (wie AES

PHP spielt die Rolle des Connector- und Brain Center im intelligenten Kundendienst, der für die Verbindung von Front-End-Eingaben, Datenbankspeicher und externen KI-Diensten verantwortlich ist. 2. Bei der Implementierung ist es notwendig, eine mehrschichtige Architektur zu erstellen: Das Front-End empfängt Benutzernachrichten, die PHP-Back-End-Vorverarbeitete und Routes-Anfragen, stimmt zunächst mit der lokalen Wissensbasis überein und verpasst sie, rufen Sie externe KI-Dienste wie OpenAI oder Dialogflow an, um intelligente Antwort zu erhalten. 3. Die Sitzungsverwaltung wird von PHP an MySQL und andere Datenbanken geschrieben, um die Kontext -Kontinuität zu gewährleisten. 4. Integrierte KI -Dienste müssen mit Guzzle HTTP -Anfragen senden, APIKEYs sicher speichern und eine gute Aufgabe der Fehlerbehandlung und -antwortanalyse durchführen. 5. Datenbankdesign muss Sitzungen, Nachrichten, Wissensbasis und Benutzertabellen enthalten, vernünftigerweise Indizes erstellen, Sicherheit und Leistung sicherstellen und Roboterspeicher unterstützen

Um PHP -Container zur Unterstützung der automatischen Konstruktion zu ermöglichen, liegt der Kern in der Konfiguration des Continuous Integration (CI) -Prozesses. 1. Verwenden Sie Dockerfile, um die PHP -Umgebung zu definieren, einschließlich grundlegender Bild-, Erweiterungsinstallations-, Abhängigkeitsmanagement- und Berechtigungseinstellungen. 2. Konfigurieren Sie CI/CD-Tools wie GitLabci und definieren Sie die Erstell-, Test- und Bereitstellungsstadien über die Datei .gitlab-ci.yml, um automatische Konstruktion, Test und Bereitstellung zu erreichen. 3.. Integrieren Sie Testframeworks wie Phpunit, um sicherzustellen, dass die Tests automatisch nach Codeänderungen ausgeführt werden. 4. Verwenden Sie automatisierte Bereitstellungsstrategien wie Kubernetes, um die Bereitstellungskonfiguration durch die Datei bereitzustellen. 5. Dockerfile optimieren und mehrstufige Konstruktionen übernehmen

Die Kernidee von PHP, das KI für die Analyse von Videoinhalten kombiniert, besteht darin, PHP als Backend "Kleber" zu dienen, zuerst Video in Cloud -Speicher hochzuladen und dann AI -Dienste (wie Google CloudVideoai usw.) für eine asynchrone Analyse aufzurufen. 2. PHP analysiert die JSON -Ergebnisse, extrahieren Sie Personen, Objekte, Szenen, Sprach- und andere Informationen, um intelligente Tags zu generieren und in der Datenbank zu speichern. 3.. 4. Häufige Herausforderungen sind eine große Dateiverarbeitung (direkt über die Cloud-Speicherung mit vorsignierten URLs übertragen), asynchrone Aufgaben (Einführung von Nachrichtenwarteschlangen), Kostenkontrolle (On-Demand-Analyse, Budgetüberwachung) und Ergebnisoptimierung (Label-Standardisierung); 5. Smart Tags verbessern sich erheblich visuell

Der Aufbau einer unabhängigen Umgebung für PHP -Aufgabencontainer kann über Docker implementiert werden. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Installieren Sie Docker und DockerComponpose als Grundlage; 2. Erstellen Sie ein unabhängiges Verzeichnis, um Dockerfile und Crontab -Dateien zu speichern. 3. Schreiben Sie Dockerfile, um die PHPCLI -Umgebung zu definieren und Cron und die erforderlichen Erweiterungen zu installieren. 4. Schreiben Sie eine Crontab -Datei, um Zeitaufgaben zu definieren. 5. Schreiben Sie ein Docker-compose.yml-Mount-Skriptverzeichnis und konfigurieren Sie Umgebungsvariablen. 6. Starten Sie den Container und überprüfen Sie das Protokoll. Im Vergleich zu Timing -Aufgaben in Webcontainern haben unabhängige Container die Vorteile der Ressourcenisolation, der reinen Umgebung, der starken Stabilität und einer einfachen Expansion. Gewährleistung der Protokollierung und Fehleraufnahme

Wählen Sie die Protokollierungsmethode aus: In der frühen Phase können Sie den integrierten Fehler () für PHP verwenden. Wechseln Sie nach der Erweiterung des Projekts auf reife Bibliotheken wie Monolog, unterstützen Sie mehrere Handler und Protokollebenen und stellen Sie sicher, dass das Protokoll Zeitstempel, Ebenen, Dateizeilennummern und Fehlerdetails enthält. 2. Entwurfsstruktur: Eine kleine Menge an Protokollen kann in Dateien gespeichert werden. Wenn eine große Anzahl von Protokollen vorhanden ist, wählen Sie eine Datenbank, wenn eine große Anzahl von Analysen vorhanden ist. Verwenden Sie MySQL/Postgresql zu strukturierten Daten. Elasticsearch Kibana wird für semi-strukturierte/unstrukturierte empfohlen. Gleichzeitig wird es für Backup- und regelmäßige Reinigungsstrategien formuliert. 3. Entwicklungs- und Analyseschnittstelle: Sie sollten Such-, Filter-, Aggregations- und Visualisierungsfunktionen haben. Es kann direkt in Kibana integriert werden oder die PHP-Framework-Diagrammbibliothek zur Entwicklung der Selbstentwicklung verwenden und sich auf die Einfachheit und einfache Schnittstelle konzentrieren.

Um das Problem der Inkonsistenz zwischen PHP -Umgebung und Produktion zu lösen, besteht der Kern darin, die Container- und Orchestrierungsfunktionen von Kubernetes zu verwenden, um die Umweltkonsistenz zu erreichen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie ein einheitliches Docker -Bild, einschließlich aller PHP -Versionen, Erweiterungen, Abhängigkeiten und Webserverkonfigurationen, um sicherzustellen, dass dasselbe Bild in der Entwicklung und Produktion verwendet wird. 2. Verwenden Sie Kubernetes 'configMap und geheim, um nicht sensitive und empfindliche Konfigurationen zu verwalten und eine flexible Umstellung verschiedener Umgebungskonfigurationen durch Volumenmontage oder Umgebungsvariableninjektion zu erreichen. 3. Gewährleistung der Konsistenz des Anwendungsverhaltens durch Unified Kubernetes -Deployment -Definitionsdateien (z. B. Bereitstellung und Dienst) und in die Versionskontrolle einbeziehen; 4.
