1. where 句で != または 演算子を使用しないようにしてください。使用しないと、エンジンはインデックスの使用を放棄し、テーブル全体のスキャンを実行します。
2. クエリを最適化するには、まず、where と order by に関係する列にインデックスを作成することを検討してください。
3. where 句内のフィールドの null 値判定を避けるようにしてください。そうしないと、エンジンはインデックスの使用を放棄し、次のようなテーブル全体のスキャンを実行します。
select id from t where num is null
確実に行うために、num にデフォルト値 0 を設定できます。テーブル内のその数値 列に null 値がない場合は、次のようにクエリします:
select id from t where num=0
4. 条件を接続するために where 句で または を使用することは避けてください。そうしないと、エンジンはインデックスの使用を放棄し、テーブル全体を実行します。 scan (例:
select id from t where num=10 or num=20
) 次のようなクエリも可能です:
select id from t where num=10union allselect id from t where num=20
5. 次のクエリでもテーブル全体のスキャンが行われます: (パーセント記号の前に置くことはできません)
select id from t where name like '�c%'
効率を向上させるために、full-テキスト検索。
6. in と not in も注意して使用する必要があります。そうしないと、次のような完全なテーブル スキャンが発生します。
select id from t where num in(1,2,3)
連続値の場合、 between を使用できる場合は、 in を使用しないでください:
select id from t where num between 1 and 3
7どこにある場合 句内でパラメータを使用すると、テーブル全体がスキャンされます。 SQL は実行時にのみローカル変数を解決するため、オプティマイザは実行時までアクセス プランの選択を延期できません。選択はコンパイル時に行う必要があります。ラン ただし、アクセス プランがコンパイル時に構築される場合、変数の値はまだ不明であり、インデックス選択の入力として使用できません。たとえば、次のステートメントはテーブル全体のスキャンを実行します:
select id from t where num=@num
クエリでインデックスを使用するように強制することができます:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8。エンジンはインデックスの使用を放棄し、テーブル全体のスキャンを実行します。例:
select id from t where num/2=100
を
select id from t where num=100*2
9 に変更する必要があります。where 句のフィールドに対して関数演算を実行しないようにしてください。これにより、エンジンがインデックスの使用を断念し、テーブル全体のスキャンが実行されます。例:
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
を
select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10 に変更する必要があります。where 句の「=」の左側で関数、算術演算、またはその他の式演算を実行しないでください。そうしないと、システムが正しくインデックスを付けます。
11. インデックスフィールドを条件として使用する場合、インデックスが複合インデックスの場合、システムが確実にインデックスを使用するようにインデックスの最初のフィールドを条件として使用する必要があります。そうでない場合、インデックスは使用されません。また、フィールドの順序はインデックスの順序と可能な限り一致する必要があります。
12. たとえば、空のテーブル構造を生成する必要がある場合、このタイプのコードは結果セットを返しませんが、システム リソースを消費するように変更する必要があります。これ:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
13. 多くの場合、in:
create table #t(…)
の代わりに、exist を使用することをお勧めします:
select num from a where num in(select num from b)
14. SQL がデータに基づいてクエリを最適化するわけではありません。たとえば、テーブルに性別フィールドがあり、そのほぼ半分が男性で、半分が女性である場合、SQL クエリはインデックス列を使用しないことがあります。そうすると、性別に基づいてインデックスが構築されたとしても、クエリの効率には影響しません。
15. インデックスは多いほど良いですが、インデックスは対応する選択の効率を向上させますが、挿入または更新中にインデックスが再構築される可能性があるため、注意が必要です。インデックスの構築方法はケースバイケースで検討されます。テーブルに 6 つを超えるインデックスを持たないことをお勧めします。多すぎる場合は、一般的に使用されない一部の列にインデックスを構築する必要があるかどうかを検討する必要があります。
16. クラスター化インデックス データ列の順序は、テーブル レコードの物理的な格納順序であるため、列の値が変更されると、その列の順序が調整されます。テーブル全体のレコードを作成すると、多くの時間がかかります。アプリケーション システムがクラスター化インデックスのデータ列を頻繁に更新する必要がある場合は、インデックスをクラスター化インデックスとして構築する必要があるかどうかを検討する必要があります。
17. フィールドに数値情報のみが含まれる場合は、クエリと接続のパフォーマンスが低下し、ストレージのオーバーヘッドが増加するように設計しないでください。これは、エンジンがクエリや接続を処理するときに文字列内の各文字を 1 つずつ比較し、数値型の場合は 1 回の比較だけで十分であるためです。
18. char/nchar の代わりに varchar/nvarchar をできるだけ使用してください。第 1 に、可変長フィールドの記憶領域が小さいため、クエリの場合、比較的小さなフィールドでの検索効率が向上します。明らかに高いです。
19. select * from t をどこでも使用せず、「*」を特定のフィールド リストに置き換え、未使用のフィールドを返さないでください。
20. 一時テーブルの代わりにテーブル変数を使用してみてください。テーブル変数に大量のデータが含まれている場合は、インデックスが非常に制限される (主キー インデックスのみ) ことに注意してください。
21. システムテーブルのリソースの消費を減らすために、一時テーブルの頻繁な作成と削除を避けてください。
22. 一時テーブルは使用できないわけではありません。たとえば、大きなテーブルやよく使用されるテーブル内の特定のデータ セットを繰り返し参照する必要がある場合など、特定のルーチンをより効率的に使用できます。ただし、1 回限りのイベントの場合は、エクスポート テーブルを使用することをお勧めします。
23. 一時テーブルを作成するときに、一度に挿入されるデータの量が多い場合は、create table の代わりに select into を使用すると、大量のログが発生することを避け、データ量が少なくても速度を向上させることができます。サイズが大きい場合は、システム テーブルのリソースを軽減するために、最初にテーブルを作成してから挿入する必要があります。
24. 一時テーブルを使用する場合は、ストアド プロシージャの最後にすべての一時テーブルを明示的に削除し、最初にテーブルを切り捨ててからテーブルを削除する必要があります。これにより、システム テーブルの長時間のロックが回避されます。
カーソルによって操作されるデータが 10,000 行を超える場合は、カーソルの再書き込みを検討する必要があります。そのため、カーソルの使用は避けてください。
26. カーソルベースの方法または一時テーブル方法を使用する前に、まずセットベースの方法で問題を解決する必要があります。通常はセットベースの方法の方が効果的です。
27. 一時テーブルと同様に、カーソルは使用できないわけではありません。小規模なデータ セットで FAST_FORWARD カーソルを使用することは、特に必要なデータを取得するために複数のテーブルを参照する必要がある場合、他の行ごとの処理方法よりも優れていることがよくあります。結果セットに「合計」を含むルーチンは、通常、カーソルを使用するよりも高速に実行されます。開発時間が許せば、カーソルベースの方法とセットベースの方法の両方を試して、どちらの方法がより効果的に機能するかを確認できます。
28. すべてのストアド プロシージャとトリガーの先頭で SET NOCOUNT ON を設定し、最後に SET NOCOUNT OFF を設定します。ストアド プロシージャとトリガーの各ステートメントの後に、クライアントに DONE_IN_PROC メッセージを送信する必要はありません。
29. 大量のデータをクライアントに返さないようにしてください。データの量が多すぎる場合は、対応する要件が妥当であるかどうかを検討する必要があります。
30. 大規模なトランザクション操作を避け、システムの同時実行性を向上させてください。

mysqloffersvariousstorageEngines、それぞれのfordifferentusecases:1)Innodbisidealforapplicationsingingidcomplianceanceandhighconcurrency、support transactions andforeignkeys.2)myisamisbestforread-havyworkloads、transactionsupptort.3)

MySQLの一般的なセキュリティの脆弱性には、SQLインジェクション、弱いパスワード、不適切な許可構成、および非合事ソフトウェアが含まれます。 1。SQL注射は、前処理ステートメントを使用することで防ぐことができます。 2。強力なパスワード戦略を強制的に使用することにより、弱いパスワードを回避できます。 3.不適切な許可構成は、ユーザー許可の定期的なレビューと調整を通じて解決できます。 4.未使用のソフトウェアは、MySQLバージョンを定期的にチェックして更新することでパッチを適用できます。

MySQLの遅いクエリを識別することは、遅いクエリログを有効にし、しきい値を設定することで実現できます。 1.スロークエリログを有効にし、しきい値を設定します。 2.スロークエリログファイルを表示および分析し、詳細な分析のためにMySQLDumpSlowやPT-Query-Digestなどのツールを使用します。 3.インデックスの最適化、クエリの書き換え、およびselect*の使用を回避することで、遅いクエリの最適化を実現できます。

MySQLサーバーの健康とパフォーマンスを監視するには、システムの健康、パフォーマンスメトリック、クエリの実行に注意する必要があります。 1)システムの健康を監視する:Top、HTOP、またはShowGlobalStatusコマンドを使用して、CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワークアクティビティを表示します。 2)パフォーマンスインジケーターの追跡:クエリ番号あたりのクエリ番号、平均クエリ時間、キャッシュヒット率などのキーインジケーターを監視します。 3)クエリ実行の最適化を確保します:スロークエリログを有効にし、実行時間が設定されたしきい値を超えるクエリを記録し、最適化します。

MySQLとMariaDBの主な違いは、パフォーマンス、機能、ライセンスです。1。MySQLはOracleによって開発され、Mariadbはフォークです。 2. Mariadbは、高負荷環境でパフォーマンスを向上させる可能性があります。 3.MariaDBは、より多くのストレージエンジンと機能を提供します。 4.MySQLは二重ライセンスを採用し、MariaDBは完全にオープンソースです。既存のインフラストラクチャ、パフォーマンス要件、機能要件、およびライセンスコストを選択する際に考慮する必要があります。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。


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