この記事は主に MySql SQL 最適化スキルの共有を紹介します。これは非常に優れており、参考価値があります。必要な友人はそれを参照できます
ある日、実行速度はそれほど遅いわけではありませんが、内部結合を備えた SQL を見つけました。 (0.1-0.2 ) ですが、理想的な速度には達していません。 2 つのテーブルは関連しており、関連フィールドは主キー、クエリされたフィールドは一意のインデックスです。
sql は次のとおりです:
SELECT p_item_token.*, p_item.product_type FROM p_item_token INNER JOIN p_item ON p_item.itemid = p_item_token.itemid WHERE p_item_token.token ='db87a780427d4d02ba2bd49fac8xxx';
ここで、テーブル p_item_token の itemid は主キー、token は一意のインデックスです。 p_itemのitemidが主キーです
理想的な速度によると0.03秒程度です。しかし、実際の値は約 0.2 であり、かなり遅くなります。
直接説明してプランを確認してください
EXPLAIN SELECT p_item_token.*, p_item.product_type FROM p_item_token INNER JOIN p_item ON p_item.itemid = p_item_token.itemid WHERE p_item_token.token = 'db87a780427d4d02ba2bd49fac8xxx';
結果:
上の大きな赤いボックスに注目してください。 p_item テーブルには 2w 個のデータがあるため、これはテーブル全体のスキャンになります。
普通じゃないよ。
ショーの警告を追加して見てください。注: 場合によっては、SHOW WARNINGS では結果が得られません。理由はまだわかりません。ローカルのテスト データベースで実行することをお勧めします。
EXPLAIN SELECT p_item_token.*, p_item.product_type FROM p_item_token INNER JOIN p_item ON p_item.itemid = p_item_token.itemid WHERE p_item_token.token = 'db87a780427d4d02ba2bd49fac8xxx'; SHOW WARNINGS;
結果 2 には、コード = 1003 が含まれています。このステートメントは、入力した SQL ステートメントをルールに従って書き換えた後、MySQL によって実行される最後のステートメントです。
そうですそれは奇妙です。なぜどこに CONVERT があるのでしょうか? where 条件、つまりクエリ対象のフィールドの方程式の左側に 関数 がある場合、速度が遅くなることがわかっています。 (私の理解: 参照が取得できないので遅いです。インデックスの値は元の値ですが、この条件では加工された値が使用されます。)
この関数に注意してください、はitemid 列を utf8mb4 に変換します。つまり、この列のエンコーディングは utf8mb4 ではありません
テーブルを開いて、両方のテーブルの itemid 列のエンコーディングを utf8 に変更します。もう一度説明を実行します。
解釈結果から判断すると問題ありません。
結果 2 のステートメントを見てください:
/* select#1 */ SELECT '0000eb612d78407a91a9b3854ffffffff' AS `itemid`, /*注:直接按主键把值查出来了*/ 'db87a780427d4d02ba2bd49fac8cf98b' AS `token`, '2016-12-16 10:46:53' AS `create_time`, '' AS `ftoken`, `p_db`.`p_item`.`product_type` AS `product_type` FROM `p_db`.`p_item_token` JOIN `p_db`.`p_item` WHERE ( ( CONVERT ( `p_db`.`p_item`.`itemid` USING utf8mb4 ) = '0000eb612d78407a91a9b3854fffffff' ) )
この選択はすべて定数です。もっと速くできるでしょうか?
実行結果0.036秒。期待通りです
エクスペリエンスの概要:
説明 行が大きい場合は、フルテーブルスキャンが発生したことを意味し、将来的にパフォーマンスのボトルネックになることがわかります。オプティマイザによって処理されたステートメントに対する show warning の結果。元の記述と矛盾がある場合は、注意深く比較および検討することで実際の問題が明らかになることがあります。
以上がMySql の詳細な紹介 SQL 最適化スキルの共有の詳細内容です。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。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。


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