この記事では主に mysql のインデックスと FROM_UNIXTIME の問題に関する情報を紹介します。必要な方は参考にしていただければ幸いです。
ゼロ、背景
いくつかの情報を収集したところ、DBA を含む多くの人に尋ねた後も、この遅いクエリの問題が深く隠されていることがわかりました。その理由はまだわかりません。
1. 問題
次のように定義されたフィールドを持つDBがあります。
MySQL [d_union_stat]> desc t_local_cache_log_meta; +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | c_id | int(11) | NO | PRI | NULL | | c_key | varchar(128) | NO | MUL | | | c_time | int(11) | NO | MUL | 0 | | c_mtime | varchar(45) | NO | MUL | 0000-00-00 00:00:00 | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ 17 rows in set (0.01 sec)
インデックスは次のとおりです:
MySQL [d_union_stat]> show index from t_local_cache_log_meta \G *************************** 1. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Column_name: c_id Collation: A Cardinality: 6517096 Index_type: BTREE *************************** 2. row *************************** . . . *************************** 6. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 1 Key_name: index_mtime Column_name: c_mtime Collation: A Cardinality: 592463 Index_type: BTREE 6 rows in set (0.02 sec)
そして、次のようなSQLを書きました:
SELECT count(*) FROM d_union_stat.t_local_cache_log_meta where `c_mtime` < FROM_UNIXTIME(1494485402);
ついにある日、DBA がやって来て、この SQL は遅い SQL だと概要を教えてくれました。
# Time: 170518 11:31:14 # Query_time: 12.312329 Lock_time: 0.000061 Rows_sent: 0 Rows_examined: 5809647 SET timestamp=1495078274; DELETE FROM `t_local_cache_log_meta` WHERE `c_mtime`< FROM_UNIXTIME(1494473461) limit 1000;
DB はインデックス化されており、SQL は慎重に最適化されているのに、なぜ SQL が遅いのですか?
SQL が遅い理由を尋ねると、DBA は答えられませんでした。周りの同僚ですら答えられませんでした。
私は深く隠された知識点に遭遇したと密かに思いました。
疑わしい点が 2 つあります: 1. インデックスが 6 つあります。 2. 右辺値は FROM_UNIXTIME 関数です。
そこで、MYSQL の公式ドキュメントを確認したところ、6 つは問題ないことがわかりました。
すべてのストレージ エンジンは、テーブルごとに少なくとも 16 個のインデックスと、少なくとも 256 バイトの合計インデックス長をサポートしています。
ほとんどのストレージ エンジンには、より高い制限があります。
そこで、問題は FROM_UNIXTIME 関数であると考えました。
次に、MYSQL の INDEX セクションを見て、いくつかの手がかりを見つけてください。
1. WHERE 句に一致する行を迅速に検索するため。
2. 複数のインデックスから選択がある場合、MySQL は通常、最小の行数を検索するインデックスを使用します。テーブルに複数の列のインデックスがある場合、オプティマイザはインデックスの左端のプレフィックスを使用して行を検索できます
4. 列が同じ型とサイズとして宣言されている場合、MySQL はより効率的に列のインデックスを使用できます。値を変換せずに直接比較できない場合、異なる列の比較 (たとえば、文字列列と一時列または数値列の比較) では、インデックスの使用が妨げられる可能性があります。
記事 4 を見たとき、異なる型が存在する可能性があると述べられていました。不整合の原因 インデックスを調べると、FROM_UNIXTIME の戻り値を文字列型に変換できないのでしょうか?
返されるのは時刻型ですが、強制的に文字列型にするのはどうでしょうか? MySQL FROM_UNIXTIME() returns a date /datetime from a version of unix_timestamp.
MySQL [d_union_stat]> explain SELECT -> * -> FROM -> t_local_cache_log_meta -> where -> `c_mtime` = CONCAT(FROM_UNIXTIME(1494485402)) \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_local_cache_log_meta type: ref possible_keys: index_mtime key: index_mtime key_len: 137 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec)
今回はインデックスが使用され、1 つのデータのみがスキャンされていることがわかります。
2.まとめ
今回はFROM_UNIXTIMEの戻り値を強制的に変換することでインデックスを利用することができます。
つまり、この SQL は右辺値と左辺値の型が一致しないため、上位インデックスを使用できません。 。 関連する推奨事項:
MySQL の 2 つのテーブルに関連する結合テーブルのインデックスを作成する方法 詳細なグラフィックとテキストの説明
MySQL パーティション フィールド列に別のインデックスを作成する必要がありますか?
以上がmysql のインデックスと FROM_UNIXTIME の問題の詳細な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。


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