Kapitel 6: MySQL-Optimierung 363
Das erm¨oglicht das Abfangen falscher Aktualisierungen, wenn SQL-Befehle von
Hand eingegeben werden.
SQL_SELECT_LIMIT = wert | DEFAULT
Die maximale Anzahl von Datens¨atzen, die von SELECT-Statements
zur¨uckgegeb en werden. Wenn ein SELECT eine LIMIT-Klausel hat, hat das
LIMIT Vorrang vor dem Wert von SQL_SELECT_LIMIT. Der Vorgabewert f¨ur
eine neue Verbindung ist “unbegrenzt.” Wenn Sie diese Begrenzung ge¨andert
haben, kann der Vorgabewert wieder hergestellt werden, indem Sie einen
SQL_SELECT_LIMIT-Wert von DEFAULT verwenden.
SQL_LOG_OFF = 0 | 1
Falls auf 1 gesetzt, wird f¨ur diesen Client kein Loggen ins Standard-Log
durchgef¨uhrt, wenn der Client die process-Berechtigung hat. Das betrifft nicht
die Update-Log-Datei!
SQL_LOG_UPDATE = 0 | 1
Falls auf 0 gesetzt, wird f¨ur diesen Client kein Loggen in die Update-Log-Datei
durchgef¨uhrt, wenn der Client die process-Berechtigung hat. Das betrifft nicht
das Standard-Log!
SQL_QUOTE_SHOW_CREATE = 0 | 1
Falls auf 1 gesetzt, setzt SHOW CREATE TABLE Tabellen- und Spaltennamen in
Anf¨uhrungszeichen. Das ist vorgabem¨aßig angeschaltet, damit Replikation von
Tabellen mit merkw¨urdigen Spaltennamen funktioniert. Abschnitt 5.5.5.8 [SHOW
CREATE TABLE], Seite 260.
TIMESTAMP = zeitstempel_wert | DEFAULT
Setzt die Zeit f¨ur diesen Client. Das wird benutzt, um den Original-
Zeitstempel zu erhalten, wenn sie die Up date-Log-Datei benutzen, um Zeilen
wiederherzustellen. zeitstempel_wert sollte ein UNIX-Epoche-Zeitstempel
sein, kein MySQL-Zeitstempel.
LAST_INSERT_ID = #
Setzt den Wert, der von LAST_INSERT_ID() zur¨uckgegeben wird. Dieser wird
in der Update-Log-Datei gespeichert, wenn Sie LAST_INSERT_ID() in einem
Befehl benutzen, der eine Tabelle aktualisiert.
INSERT_ID = #
Setzt den Wert, der von einem folgenden INSERT- oder ALTER TABLE-Befehl
benutzt wird, wenn ein AUTO_INCREMENT-Wert eingef¨ugt wird. Das wird
haupts¨achlich zusammen mit der Update-Log-Datei benutzt.
6.6 Festplatte, Anmerkungen
• Wie bereits erw¨ahnt sind Suchvorg¨ange auf der Festplatte ein großer Performance-
Flaschenhals. Die Probleme werden mehr und mehr deutlich, wenn die Datenmenge
w¨achst, so dass effizientes Caching unm¨oglich wird. Bei großen Datenbanken, in denen
Sie auf Daten mehr oder weniger zuf¨allig zugreifen, k¨onnen Sie sicher davon ausgehen,
dass Sie zumindest eine Plattenzugriff brauchen, um zu lesen, und eine Reihe weiterer
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