在任何一个数据库中,查询优化都是不可避免的一个话题。对于数据库工程师来说,优化工作是最有挑战性的工作。MySQL开源数据库也不例外。其实联动北方认为,数据库优化并没有大家所想象的那么苦难。通常情况下,大家可以从以下四个细节出发来做好MySQL数据库
在任何一个数据库中,查询优化都是不可避免的一个话题。对于数据库工程师来说,优化工作是最有挑战性的工作。MySQL开源数据库也不例外。其实联动北方认为,数据库优化并没有大家所想象的那么苦难。通常情况下,大家可以从以下四个细节出发来做好MySQL数据库的查询优化工作。
一、利用EXPLAIN关键字来评估查询语句中的缺陷
笔者在数据库中执行了一条简单的Select查询语句,从一个表格中查询所有信息。现在数据库管理员想知道,数据库在执行这条语句时,做了哪些工作?或者说想知道,这条查询语句有没有进一步优化的可能。如果要了解这个信息的话,就可以在查询语句中加入一个Explain关键字。
二、数据比较时采用相同类型的列以提高查询效率
在数据查询时,有时候会在条件语句中加入判断的条件。如现在有两张表:用户基本信息表和用户权限表,两者通过用户编号作为关联。现在需要查询出每个用户对应什么样的权限,此时就要通过用户编号作为查询条件来进行查询。
三、在Like关键字的起始处通配符要谨慎使用
在实际工作中,笔者发现不少数据库管理员有一个不好的习惯。他们在使用Like等关键字时,通配符会乱用。如现在用户需要查找所有以“LOOK”为前缀的产品信息。用户在查询时,会习惯性的使用下面的语句进行查询:like “%LOOK%”。这个条件语句会查询出所有品名中有LOOK这个单词的纪录,而不是查询出以LOOK为前缀的产品信息。
四、尽量使用其它形式来代替Like关键字
上面提到在使用Like关键字时需要注意通配符的位置。其实从查询效率来看,我们不仅需要注意通配符的位置,而且能够不用Like关键字最好就不用。
参考链接:http://bbs.landingbj.com/t-0-244231-1.html

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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