共通の部分式スプールを使用したウィンドウ集計関数の論理読み取りが高くなるのはなぜですか?
実行プランで共通の部分式スプールを使用すると、特にウィンドウ集計関数の場合、驚くほど高い論理読み取りが発生します。大きなテーブルの場合が観察されています。この動作により、このようなスプールの効率について懸念が生じます。
根本原因: ワークテーブルの論理読み取りの一意のカウント
従来のスプール テーブルとは異なり、ワークテーブルの論理読み取りは、集計に使用される内部構造です。 、カウント方法が異なります。ハッシュされたページを測定する代わりに、ワークテーブルの論理読み取り数は、読み取り行ごとに増分されます。このユニークなカウント方法では、ワークテーブルの効率が高いにもかかわらず、カウントが一見高くなるように見えます。
式を理解する
特定のケースでは、発見した式、「ワークテーブルの論理読み取り = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4」は、これらの特定の動作により当てはまります。 spools:
- 1 : 初期オーバーヘッドと最後のダミー行
- NumberOfRows * 2: 両方のセカンダリ スプールの完全読み取り
- グループ数 * 4: プライマリ スプールは (NumberOfGroups 1) 行を発行します
- プライマリ スプールは、最終グループの終了を通知するために追加の行を発行します。
- この数式は最終コンポーネントのこの余分な行を考慮しており、 NumberOfGroups 1.
- クエリ チューニングと最適化ブック、第 3 章
- 一般的な部分式スプールに関する Paul White のブログ投稿
以上が共通の部分式スプールを使用すると、ウィンドウ集計クエリで予想外に高い論理読み取りが表示されるのはなぜですか?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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