MySQL ne peut pas stocker directement les fichiers PDF et peut être réalisé en stockant des chemins de fichier ou des valeurs de hachage des données binaires. L'idée principale est d'utiliser une table pour stocker les champs suivants: ID, nom de fichier, chemin de fichier (ou valeur de hachage). Le schéma de chemin de fichier stocke les chemins de fichier, qui sont simples et efficaces, mais dépendent du système de fichiers pour la sécurité; Le schéma de hachage de fichiers stocke la valeur de hachage SHA-256 des fichiers PDF, qui est plus sécurisé et peut effectuer une vérification d'intégrité des données.

MySQL peut-il enregistrer PDF? Ne soyez pas na?f, mais nous pouvons sauver le pays dans une courbe!

MySQL peut-il stocker directement les PDF? La réponse est: Non. MySQL est une base de données relationnelle qui est bonne dans le traitement des données structurées, tandis que PDF est un fichier binaire avec des structures complexes, donc il peut y être repensé directement? Pensez-y, comment utilisez-vous les instructions SQL pour rechercher un certain mot-clé dans un PDF? C'est comme utiliser un tournevis pour soulever le levier. Si l'outil est faux, il fera non seulement la moitié du résultat avec deux fois l'effort, mais il peut également ruiner la base de données.

Mais ne vous découragez pas, il n'y a pas de ?non? dans le dictionnaire du programmeur! Bien que nous ne puissions pas stocker directement les PDF, nous pouvons habilement utiliser les fonctionnalités de MySQL pour implémenter indirectement cette fonction. L'idée principale est de stocker le chemin d'accès du fichier PDF ou la valeur de hachage de ses données binaires, plut?t que le fichier PDF lui-même.

Revue de base des connaissances:

MySQL stocke principalement des données structurées, telles que du texte, des nombres, des dates, etc. Il a divers types de données, tels que VARCHAR , INT , BLOB , etc., mais bien que BLOB puisse stocker des données binaires, en branchant directement les fichiers importants, il affectera sérieusement les performances de la base de données et l'efficacité de gestion. Pensez-y, la base de données est devenue un énorme entrep?t de fichiers, et l'efficacité de la requête sera scandaleusement faible.

Concept de base: chemin de fichier et valeur de hachage

Au lieu de farcir PDF dans MySQL, nous créons une table, comme pdf_files , qui contient les champs suivants:

• id (int, clé primaire)
• file_name (varchar, nom de fichier)
• file_path (varchar, chemin complet du fichier pdf sur le serveur)
• file_hash (Varchar, SHA-256 Valeur de hachage du fichier PDF)

La solution file_path est relativement simple et brute et stocke directement le chemin du fichier. L'avantage est qu'il est facile à lire, il suffit de lire le fichier en fonction du chemin. L'inconvénient est que si le chemin du fichier change, la base de données doit être mise à jour et la sécurité dépend de la sécurité du système de fichiers.

La solution file_hash est plus élégante. Nous utilisons d'abord l'algorithme SHA-256 pour calculer la valeur de hachage du fichier PDF, puis stocker cette valeur de hachage. Les avantages sont les suivants: indépendant du chemin, de la sécurité supérieure et de la vérification de l'intégrité des données peuvent être effectués commodément. L'inconvénient est: le calcul de hachage supplémentaire et l'espace de stockage sont nécessaires, et le fichier correspondant doit être trouvé en fonction de la valeur de hachage lors de la lecture.

Exemple de code (python mysql):

 <code class="python">import hashlib import mysql.connector import os # 數(shù)據(jù)庫連接配置mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase" ) def store_pdf(file_path): """存儲(chǔ)PDF文件信息到數(shù)據(jù)庫""" try: with open(file_path, "rb") as f: file_content = f.read() file_hash = hashlib.sha256(file_content).hexdigest() #計(jì)算SHA256哈希值file_name = os.path.basename(file_path) cursor = mydb.cursor() sql = "INSERT INTO pdf_files (file_name, file_path, file_hash) VALUES (%s, %s, %s)" val = (file_name, file_path, file_hash) cursor.execute(sql, val) mydb.commit() print(f"PDF '{file_name}' stored successfully.") except Exception as e: print(f"Error storing PDF: {e}") def retrieve_pdf(file_hash): """根據(jù)哈希值獲取PDF文件路徑""" cursor = mydb.cursor() sql = "SELECT file_path FROM pdf_files WHERE file_hash = %s" val = (file_hash,) cursor.execute(sql, val) result = cursor.fetchone() if result: return result[0] else: return None # 示例用法store_pdf("/path/to/your/pdf/file.pdf") #替換成你的PDF文件路徑retrieved_path = retrieve_pdf("your_pdf_hash") #替換成你的PDF文件的哈希值print(f"Retrieved path: {retrieved_path}") mydb.close()</code>

Optimisation des performances et meilleures pratiques:

• Choisissez le bon moteur de stockage: INNODB est généralement plus adapté pour gérer de grands volumes de données que le myisam.
• Utilisation de l'index approprié: Indexation file_hash peut accélérer la requête.
• Emplacement du stockage de fichiers: stocker les fichiers PDF dans un système de fichiers séparé pour éviter d'affecter les performances de la base de données. Envisagez d'utiliser un système de fichiers distribué tel que CEPH ou NFS.
• Nettoyage régulier: supprimez les fichiers PDF et leurs enregistrements de base de données qui ne sont plus nécessaires pour éviter les ballonnements de base de données.

N'oubliez pas que ce n'est qu'une courbe pour sauver le pays. Si votre application doit rechercher ou traiter fréquemment le contenu PDF, il peut être plus approprié d'envisager d'utiliser un système de recherche en texte intégral dédié (tel que Elasticsearch) ou une base de données de documents (comme MongoDB). Choisissez le bon outil pour atteindre deux fois le résultat avec la moitié de l'effort!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!