1亿条数据在PHP中实现Mysql数据库分表100张,mysql100张
1亿条数据在PHP中实现Mysql数据库分表100张,mysql100张
当数据量猛增的时候,大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试,1亿条数据,分100张表。具体实现过程如下:
首先创建100张表:
<span><span> 1</span> <span>$i=0; </span><span> 2</span> while($i<span><</span><span>=99</span><span>){ </span><span> 3</span> <span>echo "$newNumber \r\n"; </span><span> 4</span> <span>$sql</span><span>="CREATE TABLE `code_"</span><span>.$i."` ( </span><span> 5</span> <span> `full_code` char(10) NOT NULL, </span><span> 6</span> <span> `create_time` int(10) unsigned NOT NULL, </span><span> 7</span> <span> PRIMARY KEY (`full_code`), </span><span> 8</span> <span>) ENGINE</span><span>=MyISAM </span><span>DEFAULT CHARSET</span><span>=utf8"; </span><span> 9</span> <span>mysql_query($sql); </span><span>10</span> <span>$i++; </span></span>
下面说一下我的分表规则,full_code作为主键,我们对full_code做hash
函数如下:
<span><span>1</span> <span>$table_name=get_hash_table('code',$full_code); </span><span>2</span> <span>function get_hash_table($table,$code,$s=100){ </span><span>3</span> <span>$hash = sprintf("%u", crc32($code)); </span><span>4</span> <span>echo $hash; </span><span>5</span> <span>$hash1 = intval(fmod($hash, $s)); </span><span>6</span> <span> return $table."_".$hash1; </span><span>7</span> } </span>
这样插入数据前通过get_hash_table获取数据存放的表名。
最后我们使用merge存储引擎来实现一张完整的code表
<span><span>1</span> <span>CREATE TABLE IF NOT EXISTS `code` ( </span><span>2</span> <span>`full_code` char(10) NOT NULL, </span><span>3</span> <span>`create_time` int(10) unsigned NOT NULL, </span><span>4</span> <span>INDEX(full_code) </span><span>5</span> ) TYPE=MERGE UNION=(code_0,code_1,code_2.......) INSERT_METHOD=LAST ; </span>
这样我们通过select * from code就可以得到所有的full_code数据了。

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MySQLとPHPMyAdminは、次の手順を通じて効果的に管理できます。1。データベースの作成と削除:PHPMyAdminをクリックして完了します。 2。テーブルの管理:テーブルを作成し、構造を変更し、インデックスを追加できます。 3。データ操作:データの挿入、更新、削除、SQLクエリの実行をサポートします。 4。データのインポートとエクスポート:SQL、CSV、XML、およびその他の形式をサポートします。 5。最適化と監視:最適化可能なコマンドを使用してテーブルを最適化し、クエリアナライザーと監視ツールを使用してパフォーマンスの問題を解決します。

AIは、作曲家の使用を最適化するのに役立ちます。特定の方法には次のものが含まれます。1。依存関係管理の最適化:AIは依存関係を分析し、最適なバージョンの組み合わせを推奨し、競合を減らします。 2。自動コード生成:AIは、ベストプラクティスに準拠したComposer.jsonファイルを生成します。 3.コードの品質を改善する:AIは潜在的な問題を検出し、最適化の提案を提供し、コードの品質を向上させます。これらの方法は、開発者が効率とコードの品質を向上させるのに役立つ機械学習および自然言語処理技術を通じて実装されています。

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安全かつ徹底的にMySQLをアンインストールし、すべての残留ファイルをクリーンにするには、次の手順に従ってください。1。MySQLサービスを停止します。 2。MySQLパッケージをアンインストールします。 3.構成ファイルとデータディレクトリのクリーン。 4.アンインストールが徹底していることを確認します。

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

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