더 빠른 데이터 가져오기를 위해 MySQL LOAD DATA INFILE을 어떻게 최적화할 수 있습니까?
빠른 데이터 가져오기를 위해 MySQL LOAD DATA INFILE 최적화
LOAD DATA INFILE을 사용하여 대용량 데이터 세트를 MySQL로 가져오는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 특히 다음과 같은 경우에는 더욱 그렇습니다. 가져온 후 인덱스를 생성합니다. 이 기사에서는 프로세스를 가속화하고 데이터베이스에서 계속 실행되는 종료된 쿼리 문제를 해결하는 다양한 기술을 살펴봅니다.
LOAD DATA INFILE 가속화
InnoDB 테이블의 경우 다음을 고려하세요. 다음 최적화 팁:
- CSV 파일을 기본 키 순서로 정렬하세요. InnoDB는 클러스터된 기본 키를 사용하므로 파일을 정렬하면 로딩 속도가 크게 빨라집니다.
- 로드하기 전에 테이블 자르기: 읽고 쓰는 데 소요되는 시간을 최소화하려면 기존 데이터를 제거하세요.
- 자동 커밋 비활성화: 트랜잭션 커밋을 지연하려면 autocommit=0을 설정하세요. 전체 가져오기가 끝날 때까지 커밋 수를 줄이고 성능을 향상시킵니다.
- 검사 비활성화: set Unique_checks=0 및 foreign_key_checks=0을 사용하여 고유 및 외래 키 검사를 일시적으로 비활성화합니다.
- 바이너리 로깅 비활성화: sql_log_bin=0으로 설정하여 바이너리 로깅을 일시 중단하여 로그 쓰기와 관련된 오버헤드를 제거합니다.
- CSV 파일을 청크로 분할: 빠른 로딩을 위해 CSV 파일을 더 작은 세그먼트로 분할합니다.
쿼리 종료
MySQL을 다시 시작하지 않고 느린 쿼리를 종료하려면 다음을 시도하십시오.
- KILL 명령: 특정 쿼리를 종료하려면 KILL {query_id} 명령을 실행합니다.
- 클라이언트 연결 닫기: 쿼리가 실행되는 터미널 창을 강제로 닫습니다. 실행되면 실행 중인 쿼리도 중지됩니다. 그러나 이로 인해 데이터 손상이나 불일치가 발생할 수 있습니다.
이러한 최적화를 적용하면 LOAD DATA INFILE의 성능을 크게 향상하고 데이터 가져오기 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
위 내용은 더 빠른 데이터 가져오기를 위해 MySQL LOAD DATA INFILE을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.
