「NOT IN」テーブルを使用した SQL クエリの最適化
SQL では、あるテーブルには存在するが別のテーブルには存在しない行を選択するには、「NOT IN」を使用します。オペレーター。ただし、このアプローチでは、大規模なデータセットのパフォーマンスの問題が発生することがあります。
同じ主キーを持つ 2 つのテーブル A と B があるシナリオを考えてみましょう。 B に存在しないすべての行を A から選択するには、次のクエリを使用できます。
<code class="sql">SELECT * FROM A WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM B WHERE A.pk = B.pk );</code>
このクエリは機能しますが、特に大きなテーブルの場合は非効率的になる可能性があります。データベースは、A の各行に対してネストされたクエリを実行し、B 内の行の存在を確認する必要があります。
より良い方法は、左結合を使用し、NULL 値に基づいて結果をフィルターすることです。このメソッドでは、A と B を共通の列で結合し、B の対応する列が null である行を A から選択します。
<code class="sql">SELECT A.* FROM A LEFT JOIN B ON A.x = B.y WHERE B.y IS NULL;</code>
このクエリは、単一の結合操作を実行し、欠落に基づいて結果をフィルタリングします。 B の値を取得します。通常、大規模なデータセットの場合は、「NOT IN」アプローチより高速です。
代わりに、WHERE 句でサブクエリを使用できます。
<code class="sql">SELECT A.* FROM A WHERE x NOT IN ( SELECT y FROM B );</code>
このアプローチまた、大規模なデータセットに対して優れたパフォーマンスを提供することもできます。
最終的に、クエリを最適化する最適な方法は、特定のデータとデータベース構成によって異なります。さまざまなアプローチをテストし、クエリに最適なパフォーマンスを提供するアプローチを選択することをお勧めします。
以上があるテーブルから別のテーブルに存在しない行を効率的に選択するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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