検索
ホームページデータベースmysql チュートリアルMySQL データベースで int 型を varchar 型に変換することによって発生するクエリの遅延の問題

過去 1 週間で、int を varchar に変換するときに index を使用できないため、2 つの遅いクエリを次々に処理してきました。

CREATE TABLE `appstat_day_prototype_201305` (
`day_key` date NOT NULL DEFAULT '1900-01-01',
`appkey` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',
`user_total` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`user_activity` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`times_total` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`times_activity` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`incr_login_daily` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`unbind_total` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`unbind_activitys` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`appkey`,`day_key`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
mysql> explain SELECT * from appstat_day_prototype_201305 where appkey = xxxxx and day_key between '2013-05-23' and '2013-05-30';
+----+-------------+------------------------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------------------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | appstat_day_prototype_201305 | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 19285787 | Using where |
+----+-------------+------------------------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain SELECT * from appstat_day_prototype_201305 where appkey = 'xxxxx' and day_key between '2013-05-23' and '2013-05-30';
+----+-------------+------------------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | appstat_day_prototype_201305 | range | PRIMARY | PRIMARY | 65 | NULL | 1 | Using where |
+----+-------------+------------------------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)


appkey は varchar であり、where 条件に '' を追加しないため、追加された場合は完全なテーブル クエリがトリガーされることが明確にわかります。スキャンされる行数は膨大です。当然、サーバーへの負荷と応答時間は場所によって大きく異なります。

別の例を見てみましょう:

*************************** 1. row ***************************
Table: poll_joined_151
Create Table: CREATE TABLE `poll_joined_151` (
`poll_id` bigint(11) NOT NULL,
`uid` bigint(11) NOT NULL,
`item_id` varchar(60) NOT NULL,
`add_time` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`anonymous` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`sub_item` varchar(1200) NOT NULL DEFAULT '',
KEY `idx_poll_id_uid_add_time` (`poll_id`,`uid`,`add_time`),
KEY `idx_anonymous_id_addtime` (`anonymous`,`poll_id`,`add_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
SELECT * FROM poll_joined_151 WHERE poll_id = '2348993' AND anonymous =0 ORDER BY add_time DESC LIMIT 0 , 3
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: poll_joined_151
type: ref
possible_keys: idx_poll_id_uid_add_time,idx_anonymous_id_addtime
key: idx_anonymous_id_addtime
key_len: 9
ref: const,const
rows: 30240
Extra: Using where

上記の例から、poll_id タイプは bigint ですが、SQL に '' が追加されていますが、このステートメントは引き続きインデックスを使用しますが、スキャンされた行の数は変化しません。同じものはほとんどありませんが、インデックスを使用できれば、それは優れた SQL です。

なぜそのような小さな「」がこれほど大きな影響を与えるのでしょうか?基本的な理由は、MySQL がテキスト型と数値型を比較す​​るときに暗黙的な 型変換 を実行するためです。

以下は5.5公式マニュアルの記述です:

If both arguments in a comparison operation are strings, they are compared as strings.
两个参数都是字符串,会按照字符串来比较,不做类型转换。
If both arguments are integers, they are compared as integers.
两个参数都是整数,按照整数来比较,不做类型转换。
Hexadecimal values are treated as binary strings if not compared to a number.
十六进制的值和非数字做比较时,会被当做二进制串。
If one of the arguments is a TIMESTAMP or DATETIME column and the other argument is a constant, the constant is converted to a timestamp before the comparison is performed. This is done to be more ODBC-friendly. Note that this is not done for the arguments to IN()! To be safe, always use complete datetime, date, or time strings when doing comparisons. For example, to achieve best results when using BETWEEN with date or time values, use CAST() to explicitly convert the values to the desired data type.
有一个参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME,并且另外一个参数是常量,常量会被转换为 timestamp
If one of the arguments is a decimal value, comparison depends on the other argument. The arguments are compared as decimal values if the other argument is a decimal or integer value, or as floating-point values if the other argument is a floating-point value.
有一个参数是 decimal 类型,如果另外一个参数是 decimal 或者整数,会将整数转换为 decimal 后进行比较,如果另外一个参数是浮点数,则会把 decimal 转换为浮点数进行比较
In all other cases, the arguments are compared as floating-point (real) numbers.所有其他情况下,两个参数都会被转换为浮点数再进行比较

上記の記述によると、Where条件以降の値の型がテーブル構造と矛盾する場合、MySQLは暗黙的な型変換を行って変換します。浮動小数点数と比較されます。

最初のケースの場合:

たとえば、string = 1;

インデックス内の文字列は浮動小数点数に変換する必要がありますが、「1」、「1」、「1a」は浮動小数点数に変換されます。すべて 1 に変換されるため、MySQL はインデックスを使用できず、テーブル全体のスキャンのみを実行できるため、クエリが遅くなります。

mysql> SELECT CAST(' 1' AS SIGNED)=1;
+-------------------------+
| CAST(' 1' AS SIGNED)=1 |
+-------------------------+
| 1 |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> SELECT CAST(' 1a' AS SIGNED)=1;
+--------------------------+
| CAST(' 1a' AS SIGNED)=1 |
+--------------------------+
| 1 |
+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> SELECT CAST('1' AS SIGNED)=1;
+-----------------------+
| CAST('1' AS SIGNED)=1 |
+-----------------------+
| 1 |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)


同時に、比較のために浮動小数点数に変換されますが、浮動小数点数は53ビットしかないため、最大値を超えると比較に問題が発生することに注意してください。

2 番目のケースの場合:

インデックスは int に基づいており、純粋な数値文字列は 100% 数値に変換できるため、インデックスを使用できますが、特定の変換も実行され、一定の量が消費されます。ただし、インデックスは最終的に引き続き使用されるため、遅いクエリは発生しません。

りー


以上がMySQL データベースで int 型を varchar 型に変換することによって発生するクエリの遅延の問題の詳細内容です。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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
MySQL Index Cardinalityはクエリパフォーマンスにどのように影響しますか?MySQL Index Cardinalityはクエリパフォーマンスにどのように影響しますか?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

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:新規ユーザー向けのリソースとチュートリアルMySQL:新規ユーザー向けのリソースとチュートリアルApr 14, 2025 am 12:16 AM

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。

実際のmysql:例とユースケース実際のmysql:例とユースケースApr 14, 2025 am 12:15 AM

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:実用的な例MySQLのSQLコマンド:実用的な例Apr 14, 2025 am 12:09 AM

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は酸コンプライアンスをどのように処理しますか?InnoDBは酸コンプライアンスをどのように処理しますか?Apr 14, 2025 am 12:03 AM

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。

MySQLの場所:データベースとプログラミングMySQLの場所:データベースとプログラミングApr 13, 2025 am 12:18 AM

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:中小企業から大企業までMySQL:中小企業から大企業までApr 13, 2025 am 12:17 AM

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。

Phantomの読み取りとは何ですか?Innodbはどのようにそれらを防ぐ(次のキーロック)?Phantomの読み取りとは何ですか?Innodbはどのようにそれらを防ぐ(次のキーロック)?Apr 13, 2025 am 12:16 AM

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。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

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。

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター