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Limpiar la base de datos sql
Sí, así es. No ejecutamos ningún código que pueda romper su sitio o borrar sus entradas, páginas, comentarios, etc. Sin embargo, asegúrese de hacer siempre una copia de seguridad de su base de datos antes de cualquier limpieza. Esto no es opcional, es obligatorio. Siempre es mejor prevenir que lamentar.
La optimización de su base de datos recuperará el espacio no utilizado en sus tablas, lo que reducirá el espacio de almacenamiento y mejorará la eficiencia al acceder a las tablas. La optimización de la base de datos puede a veces mejorar significativamente el rendimiento, particularmente en sitios que reciben mucho tráfico o tienen una gran cantidad de contenido. Optimizar su base de datos es absolutamente seguro.
Los comentarios pendientes son comentarios publicados por los usuarios y que están esperando su aprobación antes de aparecer en su sitio. En algunos casos, tendrá que limpiar todos estos comentarios. La consulta sql utilizada por el plugin para limpiar todos los comentarios pendientes es:
Los trackbacks le permiten notificar a los propietarios de otros sitios web que usted ha enlazado a su artículo en su sitio web. Estos trackbacks pueden ser utilizados para enviar grandes cantidades de spam. Los spammers los utilizan para publicar sus enlaces en el mayor número de sitios posible. Por eso deben ser desactivados/limpiados si no los utilizas. La consulta sql utilizada por el plugin para limpiar los trackbacks es:
Base de datos limpia de WordPress
En todo este tiempo de lucha contra las bases de datos, una cosa ha permanecido constante, usted tiene que gestionar activamente su base de datos y, a veces, eso significa la limpieza y el mantenimiento. Las bases de datos de WordPress no son diferentes.
Una de las razones más importantes para hacer una limpieza de la base de datos de WordPress es porque su base de datos es la segunda parte más lenta de todo su sistema. Lo único más lento es el propio sistema de archivos. Así que asegurarse de que su base de datos está operando a una velocidad óptima es importante no sólo para la salud de su sitio, sino para su posicionamiento en los motores de búsqueda. La mayoría de los principales motores de búsqueda utilizan la velocidad de la página como un factor en la clasificación de una página. Para un rendimiento óptimo de WordPress, debe mantener la base de datos limpia. La limpieza de la base de datos de WordPress es parte de un proceso general de ajuste del rendimiento de WordPress.
La gran mayoría de las instalaciones de WordPress utilizan un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) MySQL (o MariaDB). En eso nos centraremos en este artículo. Aun así, la mayoría de los consejos se aplicarán a cualquier almacén de datos que esté utilizando para su base de datos de WordPress.
Compruebe los permisos de su base de datos
La base de datos de su sitio de WordPress es donde se almacenan todos sus contenidos y configuraciones. Es importante, y encontrar el plugin de base de datos de WordPress adecuado te ayudará a optimizar tu base de datos y a trabajar más eficientemente con ella cuando sea necesario.
En este post, compartiremos seis plugins que le ayudarán a trabajar con su base de datos. La mayoría de estos plugins se centran en ayudarte a limpiar y optimizar tu base de datos, mientras que otros te ayudan a restablecer tu base de datos o a ejecutar de forma segura los comandos de búsqueda/reemplazo en serie, lo cual es útil si estás cambiando los nombres de dominio o necesitas intercambiar enlaces internos o de afiliados.
Además de eliminar entradas y revisiones antiguas, también extrae la caché de oEmbed. WordPress utiliza oEmbed para leer el código incrustado de plataformas como YouTube. Sin embargo, en algunos escenarios el código incrustado recibido por oEmbed está dañado.
WP-Optimize es un plugin de gestión de base de datos multifuncional. Esta base de datos está creada por el mismo desarrollador que el popular plugin de copia de seguridad UpdraftPlus. Realiza tres funciones como plugin de optimización:
Limpieza de la base de datos
La limpieza de datos o depuración de datos es el proceso de detectar y corregir (o eliminar) los registros corruptos o inexactos de un conjunto de registros, una tabla o una base de datos, y se refiere a la identificación de las partes incompletas, incorrectas, inexactas o irrelevantes de los datos y, a continuación, a la sustitución, modificación o eliminación de los datos sucios o gruesos[1]. La limpieza de datos puede realizarse de forma interactiva con herramientas de depuración de datos, o como procesamiento por lotes mediante scripts[2].
Tras la limpieza, un conjunto de datos debe ser coherente con otros conjuntos de datos similares del sistema. Las incoherencias detectadas o eliminadas pueden haber sido causadas originalmente por errores de entrada del usuario, por corrupción en la transmisión o el almacenamiento, o por diferentes definiciones del diccionario de datos de entidades similares en diferentes almacenes. La limpieza de datos se diferencia de la validación de datos en que la validación significa casi siempre que los datos se rechazan del sistema en el momento de la entrada y se realiza en el momento de la entrada, en lugar de en lotes de datos.
El proceso real de limpieza de datos puede implicar la eliminación de errores tipográficos o la validación y corrección de valores con respecto a una lista conocida de entidades. La validación puede ser estricta (como rechazar cualquier dirección que no tenga un código postal válido), o con una coincidencia de cadenas difusa o aproximada (como corregir los registros que coinciden parcialmente con registros existentes y conocidos). Algunas soluciones de limpieza de datos limpian los datos mediante una comprobación cruzada con un conjunto de datos validados. Una práctica común de limpieza de datos es la mejora de los mismos, en la que los datos se hacen más completos añadiendo información relacionada. Por ejemplo, añadiendo direcciones con los números de teléfono relacionados con esa dirección. La limpieza de datos también puede implicar la armonización (o normalización) de los datos, que es el proceso de reunir datos de “diferentes formatos de archivo, convenciones de nomenclatura y columnas”,[3] y transformarlos en un conjunto de datos cohesivo; un ejemplo sencillo es la ampliación de las abreviaturas (“st, rd, etc.” a “street, road, etcetera”).