MySQL에서 데이터베이스 크기를 찾는 방법
MySQL 데이터베이스의 크기를 보려면 1. Information_schema 데이터베이스를 쿼리하고 Sum (data_length index_length)을 쿼리하여 지정된 데이터베이스 (데이터 및 인덱스 포함)의 총 크기를 얻을 수 있습니다. 2. 모든 데이터베이스를 쿼리 할 때 총 크기의 내림차순으로 정렬하여 가장 많은 공간을 소비하는 데이터베이스를 식별하십시오. 3. 단일 데이터베이스에서 각 테이블의 크기 분포를보고 최적화 해야하는 큰 테이블을 발견 할 수 있습니다. information_schema는 메타 데이터 만 저장하기 때문에 모든 쿼리는 안전하고 빠릅니다.
MySQL에서 데이터베이스의 크기를 찾으려면 다른 모든 데이터베이스에 대한 메타 데이터를 저장하는 information_schema
데이터베이스의 정보를 가져 오는 간단한 SQL 쿼리를 사용할 수 있습니다.

다음은 다음과 같은 방법입니다.
1. 특정 데이터베이스의 크기를 확인하십시오
'your_database_name'
데이터베이스의 실제 이름으로 바꾸고이 쿼리를 실행하십시오.

선택하다 '데이터베이스 이름'으로 table_schema, Round (sum (data_length index_length) / 1024 / 1024, 2) 'size (mb)' information_schema.tables에서 여기서 table_schema = 'your_database_name' table_schema에 의한 그룹;
이를 통해 데이터 및 인덱스를 포함하여 메가 바이트로 데이터베이스의 총 크기를 제공합니다.
2. 모든 데이터베이스의 크기를 확인하십시오
서버의 모든 데이터베이스의 크기를 보려면 :

선택하다 '데이터베이스 이름'으로 table_schema, Round (sum (data_length index_length) / 1024 / 1024, 2) 'size (mb)' information_schema.tables에서 table_schema에 의해 그룹 합계 (data_length index_length) desc 순서;
이것은 가장 많은 공간을 사용하는 데이터베이스를 식별하는 데 도움이됩니다.
3. 데이터베이스 내에서 테이블 별 고장
각 테이블이 특정 데이터베이스에서 얼마나 많은 공간을 차지하는지 확인하십시오.
선택하다 '테이블'으로 table_name, 라운드 ((data_length index_length) / 1024 / 1024, 2)로 'size (mb)' information_schema.tables에서 여기서 table_schema = 'your_database_name' (data_length index_length) desc의 주문;
이것은 최적화가 필요한 큰 테이블을 발견하는 데 유용합니다.
참고 :
- 크기는 바이트로 계산되므로
1024 * 1024
로 나누어 MB로 전환됩니다. -
DATA_LENGTH
는 실제 데이터의 크기입니다. -
INDEX_LENGTH
는 인덱스의 크기 (디스크 공간을 소비)입니다. -
information_schema
에는 메타 데이터 만 포함되어 있으며 실제 데이터를 저장하지 않으므로이 방법은 안전하고 빠릅니다.
기본적으로 MySQL 클라이언트 (MySQL Workbench 또는 명령 줄)에서 올바른 쿼리를 실행하면 정확한 크기 정보가 나타납니다.
위 내용은 MySQL에서 데이터베이스 크기를 찾는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 재무 시스템에 최적화되어야합니다. 1. 1. 소수점 유형을 사용하여 정확성을 보장하기 위해 재무 데이터를 사용해야하며 시간대 문제를 피하기 위해 시간 필드에서 DateTime을 사용해야합니다. 2. 인덱스 디자인은 합리적이어야하며, 인덱스를 구축하기위한 필드의 자주 업데이트를 피하고 쿼리 순서로 인덱스를 결합하고 정기적으로 쓸모없는 색인을 청소하십시오. 3. 트랜잭션을 사용하여 일관성을 보장하고, 거래 세분성을 제어하고, 긴 트랜잭션과 비 코어 운영을 피하고, 비즈니스에 따라 적절한 격리 수준을 선택하십시오. 4. 시간별로 히스토리 데이터를 파티션하고, 콜드 데이터를 보관하고 압축 테이블을 사용하여 쿼리 효율성을 향상시키고 스토리지를 최적화합니다.

TosecureMySQLeffectively,useobject-levelprivilegestolimituseraccessbasedontheirspecificneeds.Beginbyunderstandingthatobject-levelprivilegesapplytodatabases,tables,orcolumns,offeringfinercontrolthanglobalprivileges.Next,applytheprincipleofleastprivile

tooptimizemysqlforreal-timedatafeeds, firstchoosetheeNnodBStorageEngineForTransactionsand-levellocking, usememoryorrocksdbfortemporaryData 및 partitionTime-seriesDatabyTime.second, INdexStraticalStralityApplyIndExowhere, Or OrdorMOMN, OR ORDOMUMANGS, ORORTORMOMNS.

대형 테이블을 다룰 때 MySQL 성능 및 유지 보수 가능성은 직면하고 구조 설계, 인덱스 최적화, 테이블 하위 테이블 전략 등을 시작해야합니다. 1. 기본 키 및 색인을 합리적으로 설계해야합니다. 자체 증가 정수를 기본 키로 사용하여 페이지 분할을 줄이는 것이 좋습니다. 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리 효율성을 향상시킵니다. 느린 쿼리 로그를 정기적으로 분석하고 유효하지 않은 인덱스를 삭제하십시오. 2. 파티션 테이블의 합리적 사용 : 시간 범위 및 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시키기위한 기타 전략에 따른 파티션이지만 분할 및 절단 문제에주의를 기울여야합니다. 3. 분리 및 도서관 분리를 읽고 쓰고 쓰는 것을 고려하십시오 : 읽기 및 쓰기 분리는 메인 라이브러리의 압력을 완화시킵니다. 라이브러리 분리 및 테이블 분리는 많은 양의 데이터가있는 시나리오에 적합합니다. 미들웨어를 사용하고 거래 및 크로스 스토어 쿼리 문제를 평가하는 것이 좋습니다. 초기 계획과 지속적인 최적화가 핵심입니다.

MySQL이 클라우드로 이동할 가치가 있는지 여부는 특정 사용 시나리오에 따라 다릅니다. 비즈니스를 빠르게 출시 해야하는 경우 탄력적으로 확장하고 운영 및 유지 보수를 단순화하며 Go-Go-Go Pay-as-Go 모델을 수락 할 수있는 경우 클라우드로 이동하는 것이 그만한 가치가 있습니다. 그러나 데이터베이스가 오랫동안 안정되어 있으면 대기 시간에 민감하거나 규정 준수 제한이 있으면 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. 비용 제어 키에는 올바른 공급 업체 및 패키지 선택, 합리적으로 리소스 구성, 예약 인스턴스 사용, 백업 로그 관리 및 쿼리 성능 최적화가 포함됩니다.

MySQL은 버전 8.0.16에서 효과적인 도메인 무결성을 강제하기위한 체크 제약 조건을 지원합니다. 1. 표를 작성할 때 제약 조건을 추가하십시오 : CreateTable을 사용하여 ≥18, 급여> 0, 부서 한계 값과 같은 점검 조건을 정의하십시오. 2. 제약 조건을 추가하기 위해 테이블을 수정하십시오. AltertableAddConstraint를 사용하여 비어 있지 않은 이름과 같은 필드 값을 제한하십시오. 3. 복잡한 조건 사용 : 종료 날짜 ≥ 스테이트 날짜 및 완료 상태와 같은 다중 열 논리 및 표현을 지원하십시오. 완료 상태에는 종료 날짜가 있어야합니다. 4. 제약 조건 삭제 : altertabledropconstraint를 사용하여 삭제할 이름을 지정합니다. 5. 노트 : MySQL8.0.16, Innodb 또는 Myisam을 인용해야합니다.

useamany-to-manyrelationshipwithajunctiontabletolinkitemsandtagsviathreetables : 항목, 태그, anditem_tags.2
