


Un nombre d'une requête pour chaque optimisation de jointure
Dans l'optimisation de base de données, il est crucial de minimiser les jointures. Chaque jointure supplémentaire multiplie le coût de traitement, ce qui entraîne un calcul matriciel volumineux qui peut s'avérer difficile pour le moteur de base de données. Cependant, il est possible d'optimiser les requêtes en comptant avec une seule jointure.
Considérez la tâche consistant à compter le nombre de lignes résultant de jointures entre tables dans un scénario spécifique. Bien que l'utilisation de plusieurs sous-requêtes pour des jointures distinctes soit une approche simple, il vaut la peine d'explorer si une seule requête pourrait être plus efficace.
Pour y parvenir, les tables impliquées doivent avoir des clés uniques et le champ de jointure (par exemple, " idAlb ") doit être une clé unique pour la table primaire (par exemple, "album"). Ces conditions étant remplies, il est possible d'utiliser une version modifiée de la requête d'origine :
select alb.titreAlb as "Titre", count(distinct payalb.idAlb, payalb.PrimaryKeyFields) "Pays", count(distinct peralb.idAlb, peralb.PrimaryKeyFields) "Personnages", count(distinct juralb.idAlb, juralb.PrimaryKeyFields) "Jurons" from album alb left join pays_album payalb using ( idAlb ) left join pers_album peralb using ( idAlb ) left join juron_album juralb using ( idAlb ) where alb.titreAlb = "LES CIGARES DU PHARAON" group by alb.titreAlb
Dans cette requête, "PrimaryKeyFields" représente les champs de clé primaire des tables jointes. L'utilisation du mot-clé « distinct » élimine les décomptes en double et permet d'optimiser les coûts. Cependant, il est important de noter qu'en général, l'utilisation de « distinct » ne supprimera pas complètement les coûts associés aux jointures elles-mêmes.
Si des index optimaux couvrant les champs nécessaires sont en place, cette approche peut être aussi efficace que la solution de sous-requête. Cependant, dans la plupart des cas, il est probable qu'il soit moins efficace en raison de la nécessité pour le moteur de base de données de trouver la stratégie d'exécution optimale. Il est recommandé de tester et d'analyser les plans EXPLAIN pour les deux approches afin de déterminer la solution la plus optimale pour la configuration de la base de données et l'ensemble de données spécifiques.
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!

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.

Les commandes SQL dans MySQL peuvent être divisées en catégories telles que DDL, DML, DQL et DCL, et sont utilisées pour créer, modifier, supprimer des bases de données et tables, insérer, mettre à jour, supprimer des données et effectuer des opérations de requête complexes. 1. L'utilisation de base inclut la table de création de création, les données d'insertion d'inserto et de sélectionner les données de requête. 2. L'utilisation avancée implique la jointure pour les jointures de table, les sous-questionnaires et le groupe pour l'agrégation de données. 3. Des erreurs courantes telles que les erreurs de syntaxe, les problèmes de décalage du type de données et d'autorisation peuvent être débogués par la vérification de la syntaxe, la conversion du type de données et la gestion de l'autorisation. 4. Les suggestions d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'utiliser les transactions pour assurer la cohérence des données.

InnODB atteint l'atomicité par undolog, la cohérence et l'isolement par le mécanisme de verrouillage et le MVCC, et la persistance par redolog. 1) Atomicité: Utilisez undolog pour enregistrer les données d'origine pour vous assurer que la transaction peut être annulée. 2) Cohérence: assurez la cohérence des données via le verrouillage au niveau des lignes et le MVCC. 3) Isolement: prend en charge plusieurs niveaux d'isolement et RepeatableRead est utilisé par défaut. 4) Persistance: utilisez Redolog pour enregistrer des modifications pour garantir que les données sont enregistrées pendant longtemps.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

INNODB empêche efficacement la lecture des fantômes via le mécanisme de blocage à clé suivante. 1) Le blocage de touche suivante combine le verrouillage des lignes et le verrouillage de l'espace pour verrouiller les enregistrements et leurs lacunes pour empêcher l'insertion de nouveaux enregistrements. 2) Dans les applications pratiques, en optimisant la requête et en ajustant les niveaux d'isolement, la concurrence des verrouillage peut être réduite et les performances de la concurrence peuvent être améliorées.


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