


Quand et pourquoi utiliser les index composites
Les index composites, qui combinent plusieurs colonnes en un seul index, offrent des optimisations de performances pour des scénarios de requête spécifiques . Voici les principales considérations :
Quand utiliser les index composites :
- Utilisez des index composites lorsque vos requêtes filtrent ou trient fréquemment sur plusieurs colonnes dans un ordre spécifique. .
- Les index composites bénéficient des sous-ensembles de colonnes les plus à gauche, c'est-à-dire les requêtes qui utilisent les premières colonnes répertoriées dans le index.
Pourquoi utiliser les index composites :
- Performances améliorées : les index composites optimisent les requêtes en permettant au moteur de base de données de récupérer rapidement les données sans analyser le table entière.
- Opérations d'E/S réduites : en utilisant un index composite, la base de données peut accéder directement aux blocs de données pertinents, minimisant ainsi la lecture sur le disque opérations.
Ramifications des performances :
- Augmentation des frais de stockage : Les index composites nécessitent plus d'espace de stockage que les index à une seule colonne , car ils contiennent des données pour plusieurs colonnes.
- Mise à jour réduite Performance : Les mises à jour impliquant les colonnes indexées peuvent être plus lentes en raison d'opérations d'indexation supplémentaires requises.
- Prolifération des index : La création d'un trop grand nombre d'index composites peut entraîner un excès d'index, ce qui peut réduire les performances. et rendre la maintenance des bases de données plus complexe.
Exemple Scénario :
Dans votre table Homes, un index composite sur geolat et geolng bénéficierait aux requêtes qui filtrent ou trient par les deux coordonnées ensemble ou par géolat seul. Cela n'apporterait pas d'améliorations significatives des performances pour le filtrage des requêtes par géolocalisation seul.
explain Command Analysis :
La sortie EXPLAIN de votre requête suggère que le moteur de base de données utilise le index display_status pour filtrer la table des maisons. Cependant, il ne bénéficie d'aucun index sur les colonnes geolat et geolng lors de l'exécution des requêtes de plage sur ces champs. La création d'un index composite sur geolat et geolng améliorerait les performances de ces requêtes de plage.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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