Mariadb创建表过多,如何优化数据库管理? (mariadb数据库创建表太多)

Mariadb是一个高性能、开源的关系型数据库管理系统,它是MySQL的一个分支。它具有可扩展性、安全性和可靠性等多个优点,已经被广泛应用于大型企业和网站数据管理中。然而,在使用Mariadb的过程中,有时候我们会遇到一个问题,那就是创建表过多,使数据库变得混乱不堪,怎么解决这个问题呢?本文将为读者详细介绍如何优化数据库管理。

一、批量删除废弃表

在使用Mariadb管理数据库时,我们经常会遇到大量废弃的表格,这些表格已经不再使用,但是我们却没有及时清理它们,导致数据库越来越庞大,查询效率越来越低。为了解决这个问题,我们可以通过定期清理废弃表格来减小数据库的负担和提高查询效率。

二、合并多余表格

另外一个引起Mariadb数据库管理不佳的原因是,在实际操作中,我们往往会创建多个表格来存储类似的数据,但是在实际查询中,这些数据并不需要分散到多个表格中。为了解决这个问题,我们可以把多余的表格进行合并,将数据集中管理,这样可以有效减小数据库的负担,提高数据查询效率。

三、创建标准化表

标准化是数据库设计中极为重要的一个概念,它可以避免数据冗余和数据不一致的问题,同时有效提高数据查询效率。对于Mariadb数据库管理来说,我们应该尽量遵循标准化的原则,创建标准化的表格,这样可以避免数据冗余和数据不一致的问题。

四、压缩数据文件

Mariadb数据库管理时,数据文件是一个重要的存储组成部分。因此,我们需要定期对数据文件进行压缩,减小数据库的内存占用和提高查询速度。在Mariadb中,可以使用OPTIMIZE TABLE命令来对数据库文件进行压缩。

五、使用索引

索引是数据库查询中一个非常重要的因素,它可以有效地提高查询效率。在Mariadb中,我们可以通过创建索引来优化数据库管理。尤其是对于大型数据表格的查询操作,使用索引可以大大提高查询速度。

六、使用缓存

缓存是数据库管理中很重要的一个组成部分,它可以直接影响数据库的性能和查询速度。对于Mariadb数据库管理来说,我们可以通过使用缓存技术来优化数据库的查询效率。常用的缓存技术包括memcache和redis等。

以上就是Mariadb创建表过多的问题,以及如何优化数据库管理的一些方法。在实际应用中,我们应该根据具体情况来选择最合适的方法来优化数据库管理。通过合理的数据库管理,我们可以保证Mariadb数据库的正常运行,提高查询效率,为网站或企业提供更加稳定、可靠、高效的数据支持服务。

相关问题拓展阅读:

数据库的多表大数据查询应如何优化?

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:扒洞行

select id from t where num=0

2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询:

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用,因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如:

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

5.尽量避免在索引过的字符数据中,使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。

见如下例子:

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使NAME字段建有索引,前两个查询依然无法利用索引完成加快操作,引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

6.必要时强制查询优化器使用某个索引,如在 where 子句中春哗使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members

WHERE dateofbirth =” and createdate0)

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

两者产生相同的结果,但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

视图的唯一优势就是简化开发时带返亩查询的SQL,效率上和直接世迟查询没有区别。

而实体表可以用来做汇聚,这蠢森个虽然查询很快但缺点是它是静态的,如果客户信息发生变化就要重新汇聚才能保证信息准确。

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