


Ist die Integer-Indizierung für große Datensätze schneller als die DateTime-Indizierung?
MySQL-Indexvergleich: Ganzzahl vs. DateTime
Während in früheren Diskussionen die Feldtypen Timestamp und DateTime ohne Indizierung verglichen wurden, konzentriert sich diese Untersuchung speziell darauf die Leistung von DateTime mit Index im Vergleich zu int mit Index in InnoDB-Tabellen mit Millionen von Datensätzen.
In diesen Szenarien Abfragen mit Kriterien basierend auf:
- DateTime mit Index: Nutzen Sie den Index für die DateTime-Spalte.
- int mit Index: Nutzen Sie den Index für die Ganzzahldarstellung (UNIX-Zeitstempel) des DateTime-Werts.
Empirische Auswertung
Erste Tests mit MySQL 5.1.41 und 10 Millionen Datensätzen zeigen einen bemerkenswerten Geschwindigkeitsvorteil für int:
Query | DateTime with Index (sec) | int with Index (sec) |
---|---|---|
COUNT(*) | 120.27 | 25.02 |
BETWEEN | 8.41 | 1.56 |
Erklärung
Die Effizienz von int wird auf die Tatsache zurückgeführt, dass der Index direkt mit den Abfragekriterien verglichen werden kann, sodass MySQL keine Daten analysieren und konvertieren muss. Im Gegensatz dazu erfordert DateTime eine zusätzliche Verarbeitung, um die Datums- und Zeitkomponenten zu extrahieren und zu vergleichen.
Zusätzliche Überlegungen
Nachfolgende Tests mit beiden in derselben Tabelle gespeicherten Feldtypen ergaben ähnliche Ergebnisse Leistung, was darauf hindeutet, dass MySQL Abfragen optimieren kann, indem es die Äquivalenz von DateTime- und int-Werten erkennt.
Schlussfolgerung
Basierend auf diesen Ergebnissen wird empfohlen, Datums- und Uhrzeitangaben zu speichern als int (UNIX-Zeitstempel), wenn die Leistung indexbasierter Abfragen im Vordergrund steht. Diese Optimierung kann die Ausführungszeit von Abfragen erheblich verkürzen, insbesondere in großen Datenbanken mit häufigen datumsbasierten Kriterien.
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In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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