如何解決 MySQL 錯誤 1118:「行大小太大」?
MySQL 行大小太大錯誤:解決1118 程式碼
建立包含大量列的MySQL 表時,您可能會遇到錯誤代碼1118:「行大小太大。」此錯誤表示列的組合大小超出了預設行格式所施加的限制。
了解行大小限制
在 MySQL 中,行大小限制會根據行格式而變化。預設行格式“緊湊”的大小限制為 8126 位元組。其他行格式(例如壓縮和動態)提供更大的限制。
最佳化列類型
要解決 1118 錯誤,請考慮最佳化列的資料類型。例如,用 TEXT 取代 VARCHAR 資料列可以顯著減少行大小。此外,考慮對大資料值使用 BLOB 或 LONG 類型。
啟用 Barracuda 檔案格式
MySQL 5.7 引入了 Barracuda 檔案格式,它提供了增強的效能和靈活性。啟用 Barracuda 可以透過允許更大的行儲存來緩解行大小問題。要啟用梭子魚,請將以下屬性新增至您的my.ini 檔案:
innodb_file_per_table=1 innodb_file_format=Barracuda innodb_file_format_check = ON
停用嚴格模式
作為最後的手段,您可以嘗試停用嚴格模式對於MySQL。但是,這可能會讓您面臨潛在的資料損壞問題。若要停用嚴格模式,請將以下屬性新增至您的 my.ini 檔案:
innodb_strict_mode = 0
這將允許 MySQL 忽略記錄大小檢查並允許您建立具有更大行的表。
注意:修改伺服器參數(如 innodb_strict_mode)應謹慎進行,並且只有在考慮到資料的潛在風險和影響後才能進行。
以上是如何解決 MySQL 錯誤 1118:「行大小太大」?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

MySQL值得學習,因為它是強大的開源數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理和分析。 1)MySQL是關係型數據庫,使用SQL操作數據,適合結構化數據管理。 2)SQL語言是與MySQL交互的關鍵,支持CRUD操作。 3)MySQL的工作原理包括客戶端/服務器架構、存儲引擎和查詢優化器。 4)基本用法包括創建數據庫和表,高級用法涉及使用JOIN連接表。 5)常見錯誤包括語法錯誤和權限問題,調試技巧包括檢查語法和使用EXPLAIN命令。 6)性能優化涉及使用索引、優化SQL語句和定期維護數據庫。
