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    元スレMySQL 総合 Part18

    mysql覧 / PC版 /
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    54 = :

    そんなの言い出したら今度は
    確認用のlastInsertId()をさらにチェックするとか
    始まるだろ。
    やりたきゃ好きなだけやれよ。

    55 = :

    >>51
    馬鹿発見

    57 = :

    お前さん岡崎市立中央図書館のシステム作った会社の人か？

    58 = :

    まずはスロークエリログを設定してデータ収集して調べるところから。

    61 = :

    >>60
    >>58

    62 = :

    サブクエリは使わない条件なのかい？
    ちなみに歌手が違うジャンルの曲を歌ったときの対応とかどうよという気がしないでもないが。

    64 = :

    >>60
    曲番号を1カラムにまとめないで、歌手番号と歌手毎分類番号の2カラムで
    複合主キーにしたら？

    65 = :

    >>63
    ＞サブクエリは使っていません。 (ｷﾘｯ

    いや、そういうのを聞きたいわけじゃなくて、「特定のジャンル、歌手番号、歌手名、曲番号、曲名」を
    1クエリで引っ張ったらいいんじゃないの？という話なんだが。

    66 = :

    ジャンルとか曲番号にindexが張られていないとかいうオチじゃねーだろーな

    69 = :

    頭が変になりそうだ、

    70 = :

    >>67
    ボトルネックは明らかにPHPでのループとインデックスの使われてないであろう曲番号LIKE検索だろう。
    DB構造もロジックも両方直さないとな。

    71 = :

    テーブルの中で日々増大するテーブルがあり、
    それは滅多に使わないものですが、とっておきたいデータです。

    私としては定期的にダンプしてzipで圧縮後、テーブルデータを削除したいのですが、
    dumpコマンドでダンプしたデータが壊れていないかどうかを確かめる方法を探しています。

    私としては、dumpコマンド実行中になんらかしらの障害が発生してデータが壊れているのにも関わらず、
    ダンプが終わったと判断して、テーブルデータを削除していますケースを心配しています。

    全ては、定時バッチで処理したいと考えています。アドバイス宜しくお願いします。

    74 :

    既出だとは思うのですが、ネットで調べても具体的な数値が見えてきませんでしたので質問させてください
    InnoDBとMyISAMは後者の方が早いらしいですが、大体どの位スピードは違うのでしょうか?
    大規模なDBなど扱ったことがないので分からないのですが、今までもDB以外の分野でこっちの方が高速と書かれていても、実際はさほど差はないということも多々ありました
    体感的、具体的にはどの位早いのでしょうか?
    もしそれほどパフォーマンスに差がないようならばInnoDBに一本化しようかと考えているのですが

    79 :

    トランザクションがないなら
    NoSQLで良いな

    85 = :

    MySQL勉強中の、未熟者です。
    本を読んでも実務に直結する内容の情報がなかったので質問させてください。

    仕事（業務）で、webアプリケーション用のDBを構築しなくてはいけない状況で、
    クライアントさん（お客さん）のサーバーで作業、動作確認ができないという場合、
    仮に他のサーバー上でテストしておくというのはよくあることなんでしょうか。
    他のサーバーでテストして作っておいたデータベースを
    お客のサーバーでまったく同じように再現する？感じですか。
    その場合、サーバーへのアクセスはSSHで行うというので正しいでしょうか。
    レベル低い質問ですみません。

    86 = :

    仕事なら上司に聞けばいいんじゃねーの？

    87 = :

    ＞クライアントさん（お客さん）のサーバーで作業、動作確認ができないという場合、
    ＞仮に他のサーバー上でテストしておくというのはよくあることなんでしょうか。
    よくある、というか、普通はそうなる。
    ＞サーバーへのアクセスはSSHで行うというので正しいでしょうか。
    前段との関連が意味不明だけど、
    物理的（インフラ）なテストと、論理的（アプリ、データ）なテストとでは目的が違うから、何が必要かは一口には言えん。

    97 :

    mysqlって構造が全く同じなら１つのテーブルにまとめたほうが高速なの？
    数千万件のレコードから検索する場合。

    大量の小さなテーブルから１つのテーブルを選択するコストと
    １つの巨大なテーブルから１レコードを選択するコスト
    どっちが大きいのか？

    何か判断の指針ある？

    98 = :

    インデックス張ってあるカラムで検索するんだったら、
    件数大量でも大して遅くないでしょう。
    下手な条件指定で遅い検索になっちゃってるなら、
    件数にリニアに比例しちゃうことも。
    その場合は少々件数が少ないテーブルでも遅いわな。

    というわけで、んなこと考えとらんで、適切なカラム構成とインデックス、
    それとSQLの最適化に頭使った方が良いよ。


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