Quelles sont les techniques de compression et d'accélération des données pour apprendre MySQL ?

Quelles sont les techniques de compression et d'accélération des données pour apprendre MySQL ?

En tant que système de gestion de bases de données relationnelles couramment utilisé, MySQL est largement utilisé dans le stockage et le traitement de données à grande échelle. Cependant, à mesure que le volume de données augmente et que la charge des requêtes augmente, l’optimisation des performances de la base de données devient une tâche importante. Parmi elles, les techniques de compression et d’accélération des données sont l’un des facteurs clés pour améliorer les performances des bases de données. Cet article présentera certaines techniques de compression et d'accélération de données MySQL couramment utilisées et fournira des exemples de code pertinents.

Compétences en compression de données :

1. Moteur de stockage par compression : MySQL fournit une variété de moteurs de stockage, tels que InnoDB, MyISAM, etc. Parmi eux, InnoDB prend en charge la compression au niveau des lignes et vous pouvez réduire l'espace de stockage des données en configurant l'algorithme de compression (tel que Zlib ou LZ4). Voici un exemple de définition de la compression pour une table InnoDB :

   ALTER TABLE table_name ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8;

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   Ajustez l'équilibre entre le taux de compression et les performances en définissant la valeur de KEY_BLOCK_SIZE. KEY_BLOCK_SIZE的值来调整压缩率和性能之间的平衡。

2. 分区压缩：MySQL支持分区表，通过将表按照范围或列表等规则进行分区，可以在查询时仅操作必要的分区数据，减少查询时间。下面是一个范例：

   CREATE TABLE sales (
     id INT,
     amount INT,
     sale_date DATE
   ) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
     PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (2020),
     PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021)
   );

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   这样，查询2020年的销售数据将只涉及到名为p2020的分区表。

数据加速技巧：

1. 创建索引：索引是提高查询速度的重要手段，可以根据查询字段的特点创建适当的索引。下面是创建索引的示例：

   CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

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2. 使用缓存：MySQL提供了查询缓存机制，可以将查询结果缓存起来，避免重复查询相同的数据。以下是启用查询缓存的示例：

   SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;

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   通过设置合适的缓存大小，可以根据实际情况提高查询性能。

3. 分库分表：如果数据量非常大，可以考虑将数据进行分库分表，将数据分散到多个库或表中，以减轻单一数据库的查询压力。以下是分表示例：

   CREATE TABLE sales_2020 LIKE sales;
   ALTER TABLE sales_2020 ADD PRIMARY KEY (id);
   INSERT INTO sales_2020 SELECT * FROM sales WHERE YEAR(sale_date) = 2020;

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   这样，查询2020年的销售数据时，只需查询名为sales_2020

Compression de partition : MySQL prend en charge les tables partitionnées en partitionnant la table selon des règles telles que la plage ou la liste, vous ne pouvez utiliser que les données partitionnées nécessaires pendant la requête, réduisant ainsi le temps de requête. Voici un exemple :

rrreee

De cette façon, l'interrogation des données de ventes pour 2020 impliquera uniquement la table de partition nommée p2020.

• Conseils pour l'accélération des données :
• Créer un index : l'index est un moyen important pour améliorer la vitesse des requêtes. Des index appropriés peuvent être créés en fonction des caractéristiques du champ de requête. Voici un exemple de création d'un index :
rrreee

Utilisation de la mise en cache : MySQL fournit un mécanisme de mise en cache des requêtes qui peut mettre en cache les résultats des requêtes pour éviter d'interroger à plusieurs reprises les mêmes données. Voici un exemple d'activation de la mise en cache des requêtes : 🎜rrreee🎜En définissant une taille de cache appropriée, les performances des requêtes peuvent être améliorées en fonction des conditions réelles. 🎜🎜🎜🎜 Diviser la base de données et la table : si la quantité de données est très importante, vous pouvez envisager de diviser les données en bases de données et en tables, et de répartir les données dans plusieurs bases de données ou tables pour réduire la pression des requêtes d'une seule base de données. Voici un exemple de table fractionnée : 🎜rrreee🎜De cette façon, lors de l'interrogation des données de ventes en 2020, il vous suffit d'interroger la table nommée sales_2020. 🎜🎜🎜🎜Pour résumer, les techniques de compression et d'accélération des données de MySQL couvrent la compression du moteur de stockage, la compression des partitions, l'indexation, la mise en cache, le partitionnement de bases de données et le partitionnement de tables. En fonction des besoins spécifiques de l'entreprise et de la taille des données, vous pouvez choisir des techniques appropriées pour améliorer les performances de la base de données. 🎜🎜Référence : 🎜🎜🎜[MySQL::Compression](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-compression.html)🎜🎜[MySQL::Partition Management](https : //dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/partitioning-management.html)🎜🎜[MySQL::Query Cache](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en / query-cache.html)🎜🎜[MySQL::InnoDB Index](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-index-types.html)🎜🎜

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