説明ステートメントを使用してクエリパフォーマンスを分析するにはどうすればよいですか？

説明ステートメントは、SQLクエリのパフォーマンスを分析および改善するために使用できます。 1.説明ステートメントを実行して、クエリプランを表示します。 2。出力結果を分析し、アクセスの種類、インデックスの使用量に注意し、順序を結合します。 3.分析結果に基づいてインデックスを作成または調整し、結合操作を最適化し、フルテーブルスキャンを回避してクエリ効率を向上させます。

導入

データベースの最適化では、クエリのパフォーマンスを効率的に分析および改善する方法は、常に米国のプログラマにとって大きな関心事でした。今日は、説明されたステートメントを使用して、長年にわたってデータベースを調整する際の私の秘密兵器の1つであるSQLクエリの内部メカニズムを覗く方法についてお話ししたいと思います。この記事を通して、説明ステートメントを使用してクエリパフォーマンスの問題を診断する方法を学び、実際の戦闘から要約した実用的なスキルを習得します。

基本的な知識のレビュー

説明されたステートメントは、データベースチューニングプレーヤーにとって優れたヘルパーと言えます。選択したインデックスの種類、テーブルのスキャン方法、推定実行コストなど、クエリを実行するときにデータベースの意思決定プロセスを理解するのに役立ちます。簡単に言えば、説明することで、クエリ計画を最適化するために重要なクエリ計画を確認できます。

説明を使用する前に、インデックス、テーブルスキャン、参加操作など、基本的なSQL構文とデータベース実行計画を確実に理解していることを確認してください。これらは、説明の出力を理解するための基礎です。

コアコンセプトまたは関数分析

説明の定義と機能

説明声明の目的は、クエリを実行するときにデータベース内で何が起こるかを確認できるようにすることです。一連の情報を返して、クエリの実行計画を分析し、パフォーマンスのボトルネックを特定するのに役立ちます。

たとえば、MySQLでは、次のような説明を使用できます。

 30歳以上のユーザーからselect *を説明します。

このコマンドは、使用されたインデックス、スキャン方法、行数などを含むクエリの実行計画を返します。

それがどのように機能するか

説明ステートメントを実行すると、データベースはクエリを分析し、実行計画を生成します。この計画には、次のようなクエリを実行するときにデータベースが取る手順が含まれています。

• 選択したアクセス方法（インデックススキャン、フルテーブルスキャンなど）
• 推定行数とコスト
• 使用されるインデックス
• 参加操作の順序

この情報を分析することにより、クエリがインデックスを効果的に利用しているかどうか、不必要なフルテーブルスキャンがあるかどうか、および参加操作の順序を最適化できるかどうかを判断できます。

分析するときは、アクセスタイプを表すtypeフィールドに特に注意してください。 ALLは、最悪のパフォーマンスを備えたフルテーブルスキャンを意味します。 index 、平均パフォーマンスでインデックススキャンを意味します。 ref 、 eq_refなど。インデックスを使用した検索を表し、パフォーマンスが良好です。

使用の例

基本的な使用法

簡単な例を見てみましょう。 ordersテーブルがあり、ステータスがshippedすべての注文を見つけたいとします。

 Select * from Status = 'shipp';

出力は次のようになるかもしれません：

 ---- ------------- -------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------- ------ ---------- ------- 
| ID | select_type |表|パーティション|タイプ|可能性のある|キー| key_len | ref |行|フィルタリング|余分な|
 ---- ------------- -------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------- ------ ---------- ------- 
| 1 |単純|注文| null |すべて| status_index | null | null | null | 1000 | 10.00 | WHERE |を使用します
 ---- ------------- -------- ------------ ------ --------------- ------ --------- ------- ------ ---------- -------

この出力から、データベースが完全なテーブルスキャン（ typeがALL ）を選択し、インデックスが使用されないことがわかります（ keyはNULL ）。これは、クエリを最適化するためにstatusフィールドにインデックスを作成する必要があることを示唆しています。

高度な使用

時には、クエリには複数のテーブルの結合操作が含まれ、説明が参加順序を最適化するのに役立つ場合があります。 2つのテーブル、 orders 、 customersがあるとします。すべての出荷された注文の顧客情報を照会したいとします。

 cunturesのc.name、o.Order_dateのcustomerのc.id = o.customer_idの注文に参加するc.name、o.status = 'shippid';

出力は次のようになるかもしれません：

 ---- ------------- ------- ------------ ------ --------------- ---------- --------- ------------------- ------ ---------- ------------- 
| ID | select_type |表|パーティション|タイプ|可能性のある|キー| key_len | ref |行|フィルタリング|余分な|
 ---- ------------- ------- ------------ ------ --------------- ---------- --------- ------------------- ------ ---------- ------------- 
| 1 |単純| o | null | ref | status_index | status_index | 768 | const | 100 | 100.00 | WHERE |を使用します
| 1 |単純| c | null | eq_ref |プライマリ|プライマリ| 4 | db.o.customer_id | 1 | 100.00 | null |
 ---- ------------- ------- ------------ ------ --------------- ---------- --------- ------------------- ------ ---------- -------------

出力から、データベースが最初にordersテーブルをスキャンし、次にcustomer_idインデックスを介してcustomersテーブルを調べることがわかります。この結合順序は、基準を満たす注文を最初に除外し、次に対応する顧客情報を探すため、合理的です。

一般的なエラーとデバッグのヒント

説明を使用する場合、注意する必要がある一般的な誤解がいくつかあります。

• 誤解の出力結果：説明の出力結果は、実際の状況と組み合わせて解釈する必要があります。たとえば、 rowsフィールドは行の推定数を表しますが、実際に実行されると異なる場合があります。
• 結合順序を無視：マルチテーブル結合の場合、参加順序はパフォーマンスに大きな影響を与えます。説明を通じて、クエリを最適化するために結合順序を調整できます。
• インデックスを使用しない：説明が示されている場合、インデックスが使用されていないことが示されている場合、関連するフィールドにインデックスを作成する必要がある場合があります。

デバッグスキルは次のとおりです。

• インデックスの調整：インデックスを作成または調整して、説明の出力に基づいてクエリを最適化します。
• クエリの書き換え：サブ征服を避けるなど、クエリを書き換えることにより、パフォーマンスを最適化できる場合があります。
• 結合順序を分析します：詳細について結合順序を調整して、最小データが最初にフィルタリングされていることを確認し、次に結合操作を実行します。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、クエリパフォーマンスを最適化するために説明を使用する方法長年の経験から私が要約したいくつかの提案は次のとおりです。

• インデックスの最適化：説明の出力に基づいて、クエリが適切なインデックスを使用していることを確認してください。インデックスが使用されていない場合は、関連するフィールドにインデックスを作成する必要がある場合があります。
• 完全なテーブルスキャンを避けてください：完全なテーブルスキャン（ ALL type ）を避けてください。これは、インデックスの作成またはクエリの書き換えによって最適化できます。
• 結合操作を最適化します：説明を通じて参加操作の順序を分析し、結合操作を実行する前に最小データがフィルタリングされるようにします。
• オーバーレイインデックスの使用：オーバーレイインデックスの使用（ ExtraフィールドがUsing indexいる）可能性がある場合は、クエリパフォーマンスを大幅に改善できます。

実際のプロジェクトでは、私はかつてケースに遭遇しました。複雑なクエリには、複数のテーブルの参加操作が含まれます。説明分析により、結合の順序が不合理であり、パフォーマンスの問題が発生することがわかりました。結合順序を調整し、適切なインデックスを作成することにより、クエリ時間は最終的に数分から秒に短縮されます。

要するに、説明されたステートメントは、米国のデータベースチューナーにとって強力なツールです。それを通して、クエリの実行計画を詳細に理解することができ、それによりパフォーマンスのボトルネックと最適化が見つかります。この記事が、実際のプロジェクトでクエリパフォーマンスを説明および改善するスキルをよりよく習得できることを願っています。

以上が説明ステートメントを使用してクエリパフォーマンスを分析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。