


JSON ou colonnes?: comment dois-je stocker les données utilisateur dans ma base de données??
Jan 13, 2025 pm 05:11 PMStockage JSON dans une base de données?: exploration des options
Lors de la conception d'un schéma de base de données pour stocker des données relatives à l'utilisateur, la question se pose s'il faut stocker les données au format JSON ou créer des colonnes distinctes pour chaque champ. Bien que le stockage des données au format JSON puisse sembler pratique en raison de sa flexibilité et de son évolutivité, il existe des considérations importantes en matière de performances et de conception à prendre en compte.
Colonne par valeur par rapport à JSON?: implications en termes de performances
Les bases de données relationnelles excellent dans le traitement de données bien normalisées et organisées en colonnes. L'utilisation d'une approche colonne par valeur permet à la base de données d'optimiser les requêtes et de récupérer efficacement les données en fonction de champs spécifiques. D'un autre c?té, le stockage des données au format JSON dans une seule colonne rend difficile l'exécution de requêtes efficaces par la base de données, en particulier lors de la recherche de valeurs clés spécifiques.
Stockage JSON?: avantages et limites
Le stockage des données en JSON offre l'avantage de la flexibilité et la possibilité de stocker des paires clé-valeur arbitraires. Cependant, cette flexibilité se fait au détriment des performances des requêtes. Bien que certaines bases de données NoSQL comme MongoDB prennent en charge nativement le stockage JSON et fournissent des mécanismes de requêtes efficaces, les bases de données relationnelles ne sont pas optimisées pour cette approche.
Optimisation des requêtes avec le stockage JSON
Si le décision est prise de stocker les données en JSON, il existe des techniques pour améliorer les requêtes performances?:
- Indexation?: L'utilisation d'index sur des valeurs clés spécifiques au sein de JSON peut accélérer considérablement les requêtes, mais il est important de noter que la création d'index sur des données JSON n'est pas aussi efficace que l'indexation. sur des colonnes régulières.
- Séparation des données interrogeables et non interrogeables?: Envisagez de stocker les données hautement interrogées dans colonnes séparées pour de meilleures performances de requête, tout en stockant les données moins fréquemment utilisées au format JSON.
Considérations pratiques
- Prise en charge de la base de données?: Assurez-vous que la base de données prend en charge le stockage JSON et les capacités de gestion JSON matures.
- Stockage Taille?: Soyez conscient de la surcharge de stockage potentielle associée au stockage de documents JSON volumineux.
- Sécurité?: Envisagez les mécanismes de protection des données pour les données sensibles stockées en JSON.
Conclusion
Bien que le stockage de données au format JSON dans une base de données relationnelle puisse offrir de la flexibilité, le compromis en termes de performances doit être soigneusement étudié. Pour les scénarios dans lesquels les performances des requêtes sont critiques, une approche colonne par valeur est généralement recommandée. Si la flexibilité et l'évolutivité des données sont primordiales, une solution NoSQL comme MongoDB peut être une option plus appropriée. Cependant, en utilisant des techniques telles que l'indexation et la séparation des données interrogeables et non interrogeables, il est possible d'optimiser les requêtes et de trouver un équilibre entre flexibilité des données et performances dans une base de données relationnelle.
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Lors de la gestion des valeurs nuls dans MySQL, veuillez noter: 1. Lors de la conception du tableau, les champs clés sont définis sur Notnull et les champs facultatifs sont autorisés nuls; 2. ISNULL ou ISNOTNULL doit être utilisé avec = ou! =; 3. Les fonctions IFNULL ou Coalesce peuvent être utilisées pour remplacer les valeurs par défaut d'affichage; 4. Soyez prudent lorsque vous utilisez des valeurs nulles directement lors de l'insertion ou de la mise à jour, et faites attention aux méthodes de traitement de la source de données et du cadre ORM. NULL représente une valeur inconnue et n'égale aucune valeur, y compris lui-même. Par conséquent, soyez prudent lorsque vous interrogez, comptez et connectez les tables pour éviter les données manquantes ou les erreurs logiques. L'utilisation rationnelle des fonctions et des contraintes peut réduire efficacement les interférences causées par NULL.

MySQLDump est un outil commun pour effectuer des sauvegardes logiques des bases de données MySQL. Il génère des fichiers SQL contenant des instructions de création et d'insertion pour reconstruire la base de données. 1. Il ne sauvegarde pas le fichier d'origine, mais convertit la structure de la base de données et le contenu en commandes SQL portables; 2. Il convient aux petites bases de données ou à la récupération sélective et ne convient pas à la récupération rapide des données de niveau TB; 3. 4. Utilisez la commande MySQL pour importer pendant la récupération et peut désactiver les vérifications des clés étrangères pour améliorer la vitesse; 5. Il est recommandé de tester régulièrement la sauvegarde, d'utiliser la compression et de régler automatiquement.

Pour afficher la taille de la base de données et de la table MySQL, vous pouvez interroger directement l'information_schema ou utiliser l'outil de ligne de commande. 1. Vérifiez la taille de la base de données entière: exécutez l'instruction SQL selectTable_schemaas'database ', sum (data_length index_length) / 1024 / 1024as'size (MB)' frominformation_schema.tablesgroupbyTable_schema; Vous pouvez obtenir la taille totale de toutes les bases de données ou ajouter où les conditions limitent la base de données spécifique; 2. Vérifiez la taille unique de la table: utilisez SELECTTA

GroupBy est utilisé pour regrouper les données par champ et effectuer des opérations d'agrégation, et avoir une utilisation est utilisée pour filtrer les résultats après le regroupement. Par exemple, l'utilisation de groupByCustomer_ID peut calculer la quantité de consommation totale de chaque client; L'utilisation d'avoir peut filtrer les clients avec une consommation totale de plus de 1 000. Les champs non agrégés après sélection doivent appara?tre dans GroupBY, et avoir peut être filtré conditionnellement à l'aide d'un alias ou d'expressions d'origine. Les techniques courantes incluent le comptage du nombre de chaque groupe, le regroupement de plusieurs champs et le filtrage avec plusieurs conditions.

Les problèmes de règles de jeu de caractères et de tri sont courants lors de la migration multiplateforme ou du développement multi-personnes, entra?nant un code brouillé ou une requête incohérente. Il existe trois solutions principales: d'abord, vérifiez et unifiez le jeu de caractères de la base de données, de la table et des champs vers UTF8MB4, affichez via ShowCreateDatabase / Table, et modifiez-le avec une instruction alter; Deuxièmement, spécifiez le jeu de caractères UTF8MB4 lorsque le client se connecte et le définissez dans les paramètres de connexion ou exécutez SetNames; Troisièmement, sélectionnez les règles de tri raisonnablement et recommandez d'utiliser UTF8MB4_UNICODE_CI pour assurer la précision de la comparaison et du tri, et spécifiez ou modifiez-la via ALTER lors de la construction de la bibliothèque et du tableau.

MySQL prend en charge le traitement des transactions et utilise le moteur de stockage InNODB pour garantir la cohérence et l'intégrité des données. 1. Les transactions sont un ensemble d'opérations SQL, soit tous réussissent ou ne parviennent pas à reculer; 2. Les attributs acides comprennent l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la persistance; 3. Les déclarations qui contr?lent manuellement les transactions sont StartTransaction, Commit and Rollback; 4. Les quatre niveaux d'isolement incluent la lecture non engagée, la lecture soumise, la lecture reproductible et la sérialisation; 5. Utilisez correctement les transactions pour éviter le fonctionnement à long terme, désactiver les validations automatiques et gérer raisonnablement les verrous et les exceptions. Grace à ces mécanismes, MySQL peut obtenir une forte fiabilité et un contr?le simultané.

La fa?on la plus directe de se connecter à la base de données MySQL consiste à utiliser le client de la ligne de commande. Entrez d'abord le nom d'utilisateur MySQL-U -P et entrez correctement le mot de passe pour entrer l'interface interactive; Si vous vous connectez à la base de données distante, vous devez ajouter le paramètre -H pour spécifier l'adresse h?te. Deuxièmement, vous pouvez directement passer à une base de données spécifique ou exécuter des fichiers SQL lors de la connexion, tels que le nom de la base de données MySQL-U Username-P ou le nom de la base de données MySQL-U Username-P-P

Le réglage des jeux de caractères et des règles de collation dans MySQL est crucial, affectant le stockage des données, l'efficacité de la requête et la cohérence. Premièrement, le jeu de caractères détermine la gamme de caractères storable, telle que UTF8MB4 prend en charge les chinois et les emojis; Les règles de tri contr?lent la méthode de comparaison des caractères, telle que UTF8MB4_UNICODE_CI est sensible à la casse, et UTF8MB4_BIN est une comparaison binaire. Deuxièmement, le jeu de caractères peut être défini à plusieurs niveaux de serveur, de base de données, de table et de colonne. Il est recommandé d'utiliser UTF8MB4 et UTF8MB4_UNICODE_CI de manière unifiée pour éviter les conflits. En outre, le problème du code brouillé est souvent causé par des jeux de caractères incohérents de connexions, de stockage ou de terminaux de programme, et doit être vérifié par calque par calque et définir uniformément. De plus, les ensembles de caractères doivent être spécifiés lors de l'exportation et de l'importation pour éviter les erreurs de conversion
