


*SELECT Fallstricke: Leistungseinbußen und Speicherverbrauch**
Bei einer Datenbankabfrage hat die Wahl der Verwendung von SELECT * (alle Spalten abrufen) oder SELECT Column (eine bestimmte Spalte angeben) Auswirkungen auf die Leistung und die Ressourcennutzung.
Auswirkungen auf die Leistung:
- Hohe E/A-Last: SELECT * ruft alle Spalten ab, einschließlich unnötiger Spalten. Dies erhöht den Netzwerkverkehr und kann zu E/A-Engpässen führen, wenn die Menge unerwünschter Daten groß ist.
- Datenträger lesen: Datenbanken rufen normalerweise das gesamte Tupel von der Festplatte ab, anstatt nur die angeforderten Spalten abzurufen. Daher verursacht SELECT * den gleichen E/A-Overhead wie die Auswahl aller Spalten.
Speicherverbrauch:
- Tupelfilterung: Wenn die Datenbank-Engine das gesamte Tupel abruft, benötigt die SELECT-Spalte zusätzlichen Speicher, um die erforderlichen Spalten abzurufen.
- Indexoptimierung: SELECT * kann sich auf die Leistung auswirken, wenn der nicht gruppierte Index die Abfrage abdecken kann (d. h. alle angeforderten Spalten einschließen). Indem Sie nur die erforderlichen Spalten angeben, ermöglichen Sie der Datenbank, den Index effizient zu nutzen.
*Gründe, die Verwendung von SELECT zu vermeiden: **
Abgesehen von Leistungsüberlegungen gibt es noch andere Gründe, die Verwendung von SELECT * im Produktionscode zu vermeiden:
- Datenbanksuche ist überlastet: SELECT * zwingt die Datenbank, die Tabellendefinition für alle Spalten zu überprüfen, was unnötigen Mehraufwand verursacht.
- Abhängigkeit der Datenreihenfolge: Es ist gefährlich, sich auf die Reihenfolge der zurückgegebenen Spalten zu verlassen, wenn sich die Tabellenstruktur ändert.
- Plan Freeze: SELECT * verhindert, dass der Abfrageoptimierer den besten Ausführungsplan auswählt.
Fazit:
Während SELECT wie eine Abkürzung aussieht, führt es oft zu Leistungseinbußen und erhöht den Speicherverbrauch. Indem Sie nur die erforderlichen Spalten angeben, können Sie die Geschwindigkeit, Effizienz und Flexibilität Ihrer Datenbankabfragen optimieren. Bevorzugen Sie daher im Produktionscode immer die Spalte SELECT gegenüber der Spalte SELECT , um diese potenziellen Fallstricke zu vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSELECT * vs. SELECT-Spalte: Wann wirkt sich das Abrufen aller Spalten auf Leistung und Speicher aus?. 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


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