偶然、mysql主キー型はUUIDの格納にvarcharを使用しており、queryパフォーマンスがint型の主キーほど良くないことを知りました。インターネット上の多くの情報は理論上のものにすぎません。したがって、以下の結果は参考用であり、信頼できるものではありません。
3 つのテーブルのフィールドは、主キー ID がそれぞれ varchar、bigint、自動インクリメント bigint を使用することを除き、他の 3 つのフィールドはすべて varchar 36 ビットです
データベース: mysql5.5
テーブルタイプ: InnoDB
データ量: 100W アイテム
最初のケース:
主キーは uuid 32 ビットを使用します。
クエリ ステートメント 1 の実行: SELECT COUNT(id) FROM test_varchar;
クエリ ステートメント 2 の実行: SELECT * FROM test_varchar WHERE vname='00004629-b052-11e1-96aa-002655b28d7b';
クエリ ステートメント 3 の実行: SELECT * FROM test_varchar WHERE id='00004599b05211e196aa002655b28d7b';
ステートメント 1 の平均時間は 2.7 秒、
ステートメント 3 の平均時間は 0 秒です。秒; (マルチパーティテスト、条件に主キー ID がある限り、ミリ秒単位のクエリ速度は 000 になります。テストされる ID 値には、最初の 100 と最後の 900,000 が含まれます。クエリ時間は全く同じで、ミリ秒レベルは 000)
2 つの状況:主キーは bigint
を使用し、データは純粋な数値のシーケンス (22461015967875697) を使用します。 (固定ベース値が大きいことを除いて、自動拡張と同等です。) クエリ ステートメント 1 の実行: SELECT COUNT(id) FROM test_long; クエリ ステートメント 2 の実行: SELECT * FROM test_long WHERE vname='d7f28a24- b053 -11e1-96aa-002655b28d7b';
クエリ ステートメント 3 を実行します: SELECT * FROM test_long WHERE id='22461015967875702';
ステートメント 1 にかかる平均時間は次のとおりです:
ステートメント 2 にかかる平均時間は 1.2 秒です。ステートメント 3 の平均消費時間は 0 秒です (マルチパーティ テスト、条件に主キー ID がある限り、クエリ速度はミリ秒単位で 000 と表示されます)値の範囲は最初の 100 から 900,000 を超えます) クエリ時間はまったく同じで、ミリ秒レベルは 000)
3 番目のケース:クエリ ステートメント 1: SELECT COUNT(id) FROM test_int ;
クエリ ステートメント 2 の実行: SELECT * FROM test_int WHERE vname= 'c80f8427-b059-11e1-96aa-002655b28d7b'; クエリ ステートメント 3 の実行: SELECT * FROM test_int WHERE id=900000;
主キーは次を使用します。 mysqlに付属する自動拡張機能であり、データは純粋な数値 (1、2、3、4、5...) です。
クエリ ステートメント 1 の平均所要時間: 1.07 秒;
クエリ ステートメント 2 の平均所要時間: 1.31 秒; クエリ ステートメント 3 の平均所要時間: 0 秒条件に主キー ID がある限り、クエリ速度はミリ秒単位で 000 を示します。テストされた ID 値には最初の 100 と最後の 900,000 が含まれており、クエリ時間はまったく同じです。 all 000)
概要
: Mysql InnoDB の主キーは自動拡張を採用し、パフォーマンスが向上していることがわかります。筆者の独り言: 通常のプロジェクト開発では、SQL文の条件にIDがあるものが多数派であり、IDがないものが少数派である。上記のテストでは、条件ステートメントに主キー ID がある限り、主キーの種類に関係なく、クエリ時間はまったく同じであることがわかります。ただし、プロジェクト内のすべての SQL ステートメントの条件に ID があることを保証することはできません。そのため、どのタイプの主キーを使用する必要があるかはすでに理解していると思います。 データベース: mysql5.5
テーブルタイプ: MyISAM
データ量: 100W 項目
書く単語を減らして時間を節約するために、テーブルこの中で使われているtest SQL ステートメントと同様に、ここでは消費時間のみが記録されます。
最初のケース:主キーは uuid 32 ビットを使用します。
ステートメント 1 の平均時間は 0 秒、
ステートメント 2 の平均時間は 0.53 秒、 ステートメント 3 の平均時間は 0 秒です。条件に主キー ID がある限り、クエリ速度はミリ秒レベルで 000 を示します。テストされた ID 値には、最初の 100 と最後の 900,000 が含まれます。クエリ時間はまったく同じで、ミリ秒レベルは次のようになります。 all 000)
2 番目のケース: 主キー。bigintを使用し、uuid_short() を使用してデータを生成します (22461015967875697)。 (固定ベース値が大きいことを除いて、自動拡張と同等です。) ステートメント 1 の平均消費時間は 0 秒です。
ステートメント 2 の平均消費時間は 0.51 秒です。
ステートメント 3 の平均消費時間は次のとおりです。 (マルチパーティ テスト。条件に主キー ID がある限り、クエリ速度はミリ秒単位で 000 と表示されます。テストされた ID 値の範囲は、最初の 100 から 900,000 を超えるまではクエリ時間はまったく同じで、ミリ秒レベルは 000)
3 番目のケース:
主キーは mysql に付属する自動拡張を使用しており、データは純粋です数字 (1、2、3、4、5...) 。
ステートメント 1 の平均時間は 0 秒です。 ステートメント 2 の平均時間は 0.48 秒です。条件に主キー ID があるため、クエリ速度はミリ秒です。テスト ID 値の範囲は最初の 100 から 900,000 を超えます。クエリ時間はまったく同じで、ミリ秒レベルは 000) です。概要: mysql MyISAM の主キーは自動を使用していることがわかります。成長パフォーマンスは他のものよりわずかに優れています。テストデータが 1000W 100000000 であれば、外部キー関連のクエリもあれば、この利点はさらに顕著になると思います。もちろん、設計するシステムのデータ量が 100 万を超えない場合は、使用する主キーの種類は関係ありません。私のテスト コンピュータはラップトップです。プロ用サーバーの場合、これらの mysql MyISAM のテストでは時間差をまったく測定できません。以上がMySQL-uuidを主キーとした場合とintを主キーとした場合のパフォーマンス測定比較の詳細説明の詳細内容です。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。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、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、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません
