


Kemahiran pengoptimuman terperinci enjin MySQL InnoDB: pertempuran praktikal daripada struktur penyimpanan kepada algoritma indeks
Kemahiran pengoptimuman terperinci enjin MySQL InnoDB: Pertempuran praktikal daripada struktur storan kepada algoritma indeks
Pengenalan:
MySQL ialah salah satu sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang paling banyak digunakan pada masa ini, dan InnoDB ialah enjin storan lalai MySQL. Enjin InnoDB ialah enjin berprestasi tinggi dan boleh dipercayai yang sesuai untuk penyimpanan data berskala besar dan akses serentak tinggi.
Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman terperinci enjin InnoDB daripada struktur storan kepada algoritma indeks, dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca meningkatkan prestasi pangkalan data dengan lebih baik.
1. Pengoptimuman struktur storan
1.1 Gunakan jenis data yang lebih kecil
Apabila mereka bentuk struktur jadual, pemilihan jenis data yang sesuai secara rasional boleh mengurangkan ruang storan dengan ketara. Sebagai contoh, apabila menyimpan umur, menggunakan TINYINT dan bukannya INT boleh mengurangkan ruang storan dan dengan itu meningkatkan prestasi pertanyaan.
Contoh kod:
CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age TINYINT );
1.2 Jadual belah menegak
Jadual pecah menegak bermaksud membahagikan jadual mengikut lajur untuk mengoptimumkan storan data pada tahap storan. Kaedah pemisahan menegak yang biasa adalah untuk memisahkan lajur yang sering ditanya tetapi mempunyai sejumlah besar data ke dalam jadual berasingan.
Sebagai contoh, untuk jadual pengguna (Pengguna), kami boleh membahagikan maklumat pengguna dan maklumat lanjutan pengguna kepada dua jadual untuk mengurangkan operasi I/O dan meningkatkan prestasi pertanyaan.
Contoh kod:
CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), gender ENUM('male', 'female') ); CREATE TABLE user_details ( user_id INT PRIMARY KEY, age TINYINT, address VARCHAR(100), job VARCHAR(50) );
1.3 Pengoptimuman pertanyaan bagi jadual terbelah menegak
Apabila menanyakan jadual belah menegak, anda boleh menggunakan operasi JOIN untuk menanyakan data yang diperlukan secara bersama. Ini boleh mengelakkan operasi I/O cakera yang kerap dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.
Contoh kod:
SELECT users.id, users.name, user_details.age, user_details.address FROM users JOIN user_details ON users.id = user_details.user_id WHERE users.id = 1;
2. Pengoptimuman indeks
2.1 Gunakan jenis data yang sesuai sebagai indeks
Apabila membuat indeks, memilih jenis data yang sesuai boleh meningkatkan prestasi indeks dengan ketara. Contohnya, untuk medan jenis teks panjang, anda boleh memilih untuk mencipta indeks awalan dan bukannya menggunakan indeks teks penuh untuk mengurangkan saiz indeks.
Contoh kod:
CREATE INDEX idx_title ON articles (title(10));
2.2 Pemilihan indeks berkelompok dan indeks tambahan
Untuk enjin InnoDB, kunci utama digunakan sebagai indeks berkelompok secara lalai. Indeks berkelompok menentukan susunan storan fizikal data, jadi pemilihan medan kunci utama yang munasabah adalah sangat penting untuk prestasi pertanyaan. Pada masa yang sama, indeks tambahan juga mesti dioptimumkan berdasarkan keperluan pertanyaan sebenar.
Contoh kod:
ALTER TABLE users DROP PRIMARY KEY, ADD PRIMARY KEY (id, name);
2.3 Pendekkan panjang indeks
Semakin pendek panjang indeks, semakin sedikit halaman yang dibaca dan semakin laju bacaannya. Oleh itu, apabila membuat indeks, anda boleh memendekkan panjang medan untuk meningkatkan prestasi indeks.
Contoh kod:
CREATE INDEX idx_title ON articles (title(100));
3 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman terperinci enjin InnoDB daripada struktur storan kepada algoritma indeks, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Dalam amalan, pembaca boleh melaraskan dan mengoptimumkan mengikut keperluan perniagaan tertentu untuk meningkatkan prestasi pangkalan data dan kelajuan tindak balas.
Melalui penggunaan jenis data yang munasabah, pembahagian jadual menegak, indeks yang dioptimumkan dan teknik lain, kami boleh mengoptimumkan prestasi enjin InnoDB dan meningkatkan prestasi keseluruhan pangkalan data. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca dalam pengoptimuman pangkalan data dalam kerja amali.
Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran pengoptimuman terperinci enjin MySQL InnoDB: pertempuran praktikal daripada struktur penyimpanan kepada algoritma indeks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

Pilih kaedah pembalakan: Pada peringkat awal, anda boleh menggunakan ralat terbina dalam () untuk php. Selepas projek diperluaskan, pastikan anda beralih ke perpustakaan yang matang seperti monolog, menyokong pelbagai pengendali dan tahap log, dan pastikan log mengandungi cap waktu, tahap, nombor talian fail dan butiran ralat; 2. Struktur Penyimpanan Reka Bentuk: Sebilangan kecil balak boleh disimpan dalam fail, dan jika terdapat sebilangan besar log, pilih pangkalan data jika terdapat sejumlah besar analisis. Gunakan MySQL/PostgreSQL ke data berstruktur. Elasticsearch Kibana disyorkan untuk separa berstruktur/tidak berstruktur. Pada masa yang sama, ia dirumuskan untuk sandaran dan strategi pembersihan tetap; 3. Antara muka Pembangunan dan Analisis: Ia sepatutnya mempunyai fungsi carian, penapisan, pengagregatan, dan visualisasi. Ia boleh diintegrasikan secara langsung ke Kibana, atau menggunakan Perpustakaan Carta Kerangka PHP untuk membangunkan pembangunan diri, yang memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan kemudahan antara muka.

UseAutomatedToolsLikePurgecssoruncsStoScanandRemoveUnusedCss; 2.integratePurgingIntoyourBuildProcessviawebpack, Vite, OrtailWind 'Scontentconfiguration; 3.auditcssusageWithchromedevtoolscoveragetabbeforepurgingtoavoidremovingneededstyles; 4.safelistdynamic

Artikel ini bertujuan untuk meneroka cara menggunakan Eloquentorm untuk melakukan pertanyaan bersyarat lanjutan dan penapisan data yang berkaitan dalam rangka kerja Laravel untuk menyelesaikan keperluan untuk melaksanakan "sambungan bersyarat" dalam hubungan pangkalan data. Artikel ini akan menjelaskan peranan sebenar kunci asing di MySQL, dan menerangkan secara terperinci bagaimana untuk menerapkan spesifik di mana klausa kepada model persatuan yang dimuatkan melalui fasa dengan kaedah yang digabungkan dengan fungsi penutupan, untuk menapis data yang relevan yang memenuhi syarat dan meningkatkan ketepatan data semula data.

MySQL perlu dioptimumkan untuk sistem kewangan: 1. Data kewangan mesti digunakan untuk memastikan ketepatan menggunakan jenis perpuluhan, dan DateTime digunakan dalam bidang masa untuk mengelakkan masalah zon waktu; 2. Reka bentuk indeks harus munasabah, mengelakkan kemas kini medan yang kerap untuk membina indeks, menggabungkan indeks dalam urutan pertanyaan dan indeks yang tidak berguna secara berkala; 3. Gunakan urus niaga untuk memastikan konsistensi, mengawal granulariti transaksi, elakkan urus niaga yang panjang dan operasi bukan teras yang tertanam di dalamnya, dan pilih tahap pengasingan yang sesuai berdasarkan perniagaan; 4. Partition Data Sejarah mengikut Masa, Arkib Data Sejuk dan Gunakan Jadual Mampat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mengoptimumkan penyimpanan.

Sama ada MySQL bernilai bergerak ke awan bergantung kepada senario penggunaan tertentu. Jika perniagaan anda perlu dilancarkan dengan cepat, mengembangkan secara elastik dan memudahkan operasi dan penyelenggaraan, dan boleh menerima model bayar-as-you-go, kemudian bergerak ke awan adalah bernilai; Tetapi jika pangkalan data anda stabil untuk masa yang lama, latensi sensitif atau sekatan pematuhan, ia mungkin tidak kos efektif. Kekunci untuk mengawal kos termasuk memilih vendor dan pakej yang betul, mengkonfigurasi sumber yang munasabah, menggunakan contoh yang disediakan, menguruskan log sandaran dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan.

Tooptimizemysqlforreal-timedatafeeds, firstChoosetheinnodbstorageenginfortransactionsandrow-levellocking, usememoryorrocksdbforthfforatarydata, dan partitiontime-SeriesDataByTime.Second, orderstrategybybyapplydeSdeAndeLyPlyDeSdeLyPlyDeSdeLySdeSdeLySdeSdeSdeLySdeSdeLySdeSdeLySdExteSdExteSdExteSdExteSdExteSdExteSdExteSdExteSdExteSdeShin
