


Sind gespeicherte Prozeduren in modernen Datenbanken immer noch schneller als Inline-SQL?
Sind gespeicherte Prozeduren immer noch effizienter als Inline-Anweisungen in modernen RDBMS?
In der Vergangenheit galten gespeicherte Prozeduren aus bestimmten Gründen als schneller als Inline-Anweisungen wie vorab analysiertes SQL und reduzierte Netzwerklatenz. Diese Vorteile sind jedoch in modernen Datenbanken zurückgegangen:
Vorab analysiertes SQL: Der Leistungsgewinn ist zwar immer noch vorteilhaft, auf modernen CPUs jedoch weniger spürbar. Bei sich stark wiederholenden SQL-Anweisungen kann sich jedoch der Analyseaufwand ansammeln.
Vorgenerierter Abfrageausführungsplan: Moderne Optimierer speichern Abfragepläne für einzelne SQL-Anweisungen im Cache, wodurch der Leistungsunterschied zwischen gespeicherten Prozeduren erheblich verringert wird und Ad-hoc-SQL. Optimierer-Pfadpläne können auch die Planerstellung erheblich beschleunigen.
Reduzierte Netzwerklatenz: Mit schnellen Ethernet-Geschwindigkeiten sind die Latenzvorteile gespeicherter Prozeduren weniger wichtig geworden, insbesondere bei kleinen SQL-Anweisungen.
Cache-Vorteile: Gespeicherte Prozeduren können die Leistung verbessern, wenn die Daten bereits im DBMS und serverseitigen Transformationen zwischengespeichert sind durchgeführt werden. Für Anwendungen ohne Shared-Memory-Zugriff auf DBMS-Daten haben gespeicherte Prozeduren jedoch immer noch einen Vorteil.
Parametrisiertes/vorbereitetes SQL: Parametrisiertes SQL ist eine Mischung aus gespeicherten Prozeduren und Ad-hoc-SQL. Es verwendet Parameter für Abfragewerte und ermöglicht Optimierern das Zwischenspeichern von Abfrageausführungsplänen, was ähnliche Leistungsvorteile wie gespeicherte Prozeduren bietet.
Ad-hoc-SQL: Moderne DBMS können Ad-hoc-SQL in parametrisierte „abstrahieren“. Versionen und überbrückt die Leistungslücke mit gespeicherten Prozeduren. Mit ausgefeilten Optimierern ist die Ad-hoc-SQL-Leistung häufig mit der Leistung gespeicherter Prozeduren für durchschnittliche Anwendungsfälle vergleichbar.
Schlussfolgerung:
In den meisten Fällen dient die Verwendung gespeicherter Prozeduren ausschließlich der Leistung Gründe dafür dürfte eine vorzeitige Optimierung sein. Für einfache oder mittlere SQL-Workloads kann parametrisiertes oder Ad-hoc-SQL eine vergleichbare Leistung bieten. Gespeicherte Prozeduren können in bestimmten Szenarien immer noch von Vorteil sein, wie zum Beispiel:
- Wiederholte, rechenintensive SQL-Anweisungen
- Verschieben von Prozedurcode in das DBMS, um den Netzwerkverkehr zu reduzieren
- Komplexes SQL, das Optimierungshinweise erfordert
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind gespeicherte Prozeduren in modernen Datenbanken immer noch schneller als Inline-SQL?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft
