MySQLDUMPは、MySQLデータベースの論理バックアップを?qū)g行するための一般的なツールです。データベースを再構(gòu)築するための作成および挿入ステートメントを含むSQLファイルを生成します。 1.元のファイルをバックアップするのではなく、データベースの構(gòu)造とコンテンツをポータブルSQLコマンドに変換します。 2。小さなデータベースや選択的回復(fù)に適しており、TBレベルのデータの迅速な回復(fù)には適していません。 3.一般的なオプションには、-single-Transaction、 - database、 - all-database、 - routinesなどが含まれます。 4. MySQLコマンドを使用して回復(fù)中にインポートし、外部キーチェックをオフにして速度を向上させることができます。 5.バックアップを定期的にテストし、圧縮と自動(dòng)調(diào)整を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

mysqlでnull値を処理する場(chǎng)合、次の手に注意してください。1。テーブルを設(shè)計(jì)する場(chǎng)合、キーフィールドはnotnullに設(shè)定され、オプションのフィールドはnullを許可されます。 2。ISNULLまたはISNOTNULLは、=または！=;で使用する必要があります。 3. IFNULLまたはCoalesce関數(shù)を使用して、表示のデフォルト値を置き換えることができます。 4.挿入または更新時(shí)にnull値を直接使用する場(chǎng)合は注意し、データソースとORMフレームワークの処理方法に注意を払ってください。 nullは未知の値を表し、それ自體を含む値と等しくありません。したがって、テーブルをクエリ、カウント、および接続するときは、データや論理エラーの欠落を避けるときは注意してください。関數(shù)と制約の合理的な使用は、ヌルによる干渉を効果的に減らすことができます。

GroupByは、フィールドごとにデータをグループ化し、集約操作を?qū)g行するために使用され、グループ化後の結(jié)果をフィルタリングするために使用されます。たとえば、GroupByCustomer_IDを使用すると、各顧客の総消費(fèi)量を計(jì)算できます。使用することで、総消費(fèi)量が1,000を超える顧客を除外できます。選択後の非凝集フィールドは、Groupbyに表示されなければならず、エイリアスまたはオリジナルの式を使用して條件付きでフィルタリングできます。一般的な手法には、各グループの數(shù)のカウント、複數(shù)のフィールドのグループ化、複數(shù)の條件でのフィルタリングが含まれます。

Dockerの問(wèn)題に遭遇したときは、最初に問(wèn)題を見(jiàn)つける必要があります。これは、畫(huà)像構(gòu)造、コンテナ操作、ネットワーク構(gòu)成などの問(wèn)題であり、次にチェックする手順に従ってください。 1.エラー情報(bào)を取得するには、コンテナログ（dockerlogsまたはdocker-composelogs）を確認(rèn)します。 2。コンテナステータス（DockerPS）とリソース使用（Dockerstats）を確認(rèn)して、メモリの問(wèn)題が不十分なかポートの問(wèn)題があるかどうかを判斷します。 3.コンテナ（Dockerexec）の內(nèi)側(cè)を入力して、パス、許可、依存関係を確認(rèn)します。 4. dockerfileに構(gòu)成エラーがあるかどうかを確認(rèn)し、環(huán)境変數(shù)のスペルやボリュームマウントパスの問(wèn)題などのファイルを作成し、CleanBuildがキャッシュの乾燥を避けることをお?jiǎng)幛幛筏蓼?/p>

MySQLの非同期マスタースレーブレプリケーションをセットアップするには、次の手順に従います。1。マスターサーバーを準(zhǔn)備し、バイナリログを有効にし、一意のサーバーIDを設(shè)定し、複製ユーザーを作成し、現(xiàn)在のログの場(chǎng)所を記録します。 2。mysqldumpを使用してマスターライブラリデータをバックアップし、スレーブサーバーにインポートします。 3.スレーブサーバーのサーバーIDとリレーログを構(gòu)成するには、ChangeMasterコマンドを使用してマスターライブラリに接続し、レプリケーションスレッドを開(kāi)始します。 4.ネットワーク、許可、データの一貫性、競(jìng)合の自己障害などの一般的な問(wèn)題を確認(rèn)し、複製の遅延を監(jiān)視します。上記の手順に従って、構(gòu)成が正しく完了していることを確認(rèn)してください。

MySQLデータベースとテーブルのサイズを表示するには、Information_schemaを直接照會(huì)するか、コマンドラインツールを使用できます。 1.データベースサイズ全體を確認(rèn)します。SQLステートメントSelectTable_schemaas'Database '、sum（data_length index_length）/1024/1024as'size（mb）' frominformation_schema.tablesgroupbytable_schema;すべてのデータベースの合計(jì)サイズを取得するか、特定のデータベースを制限する條件を追加することができます。 2。単一のテーブルサイズを確認(rèn)します：SelectTaを使用します

MySQLはトランザクション処理をサポートし、INNODBストレージエンジンを使用してデータの一貫性と整合性を確保します。 1。トランザクションはSQL操作のセットであり、すべてが成功するか、すべてがロールバックに失敗します。 2。酸屬性には、原子性、一貫性、分離、持続性が含まれます。 3。トランザクションを手動(dòng)で制御するステートメントは、開(kāi)始換算、コミット、ロールバックです。 4. 4つの分離レベルには、読み取りがコミットされていない、読み取り、提出された再現(xiàn)可能な読み取り、およびシリアル化が含まれます。 5.トランザクションを正しく使用して、長(zhǎng)期操作を回避し、自動(dòng)コミットをオフにし、ロックと例外を合理的に処理します。これらのメカニズムを通じて、MySQLは高い信頼性と同時(shí)制御を?qū)g現(xiàn)できます。

Dockerと従來(lái)の仮想化の主な違いは、オペレーティングシステム層の処理とリソースの使用にあります。 1. Dockerコンテナは、ホストOSカーネルを共有します。 2。従來(lái)のVMの各インスタンスは、より多くのスペースとリソースを占める完全なOSを?qū)g行します。 3.コンテナは通常數(shù)秒で始まり、VMには數(shù)分かかる場(chǎng)合があります。 4.コンテナは、分離を?qū)g現(xiàn)するために名前空間とcgroupに依存しますが、VMはハイパーバイザーシミュレーションハードウェアを介してより強(qiáng)い分離を取得します。 5. Dockerは、マイクロサービスやクラウド環(huán)境の展開(kāi)に適したさまざまな環(huán)境で一貫してアプリケーションを?qū)g行することを保証します。