この記事は、特定の種類のクエリの最適化に関する MySQL に関するものです (コード例)。必要な方は参考にしていただければ幸いです。
関連付けられたクエリの最適化
関連付けを使用するクエリを最適化する場合は、次の点に特別な注意を払う必要があります。
1. ON または USING 句内の列にインデックスがあることを確認してください。インデックスを作成するときは、関連付けの順序を考慮する必要があります。テーブル A とテーブル B が列 c を使用して関連付けられている場合、オプティマイザの関連付け順序が B、A であれば、テーブル B の対応する列にインデックスを構築する必要はありません。他の理由がない限り、関連付けシーケンスの 2 番目のテーブルの対応する列にインデックスを作成するだけで済みます。未使用のインデックスは負担が増えるだけです。
2. MySQL がインデックスを使用してこのプロセスを最適化できるように、GROUP BY および ORDER BY の式には 1 つのテーブルの列のみが含まれるようにしてください。
3. MySQL をアップグレードするときは、関連付けの構文、演算子の優先順位、その他の変更される可能性のある場所に注意する必要があります。
GROUP BY と DISTINCT の最適化
多くのシナリオでは、MySQL はこれら 2 つのクエリを最適化するために同じ方法を使用します。実際、MySQL オプティマイザーは内部で処理します。これら 2 種類のクエリを相互に変換します。これらはすべてインデックスを使用して最適化できます。これは最も効果的な最適化方法でもあります。
インデックスが使用できない場合は、GROUP BY は、一時テーブルを使用するか、グループ化のためのファイルの並べ替えを使用するという 2 つの戦略を使用して実現されます。どのクエリ ステートメントでも、両方の戦略のパフォーマンスを向上させることができます。促すことができます SQL_BIG_RESULT および SQL_SMALL_RESULT を使用して、オプティマイザーを希望どおりに動作させます。
LIMIT ページングの最適化
システムでページング操作を実行する必要がある場合、通常は LIMIT とオフセットのメソッドを使用して実装し、適切な ORDER BY 句を追加します。対応するインデックスがある場合、通常は効率が高くなります。そうでない場合、MySQL は多くのファイル ソート操作を実行する必要があります。
しかし、非常に一般的で厄介な問題は、オフセットが非常に大きい場合、たとえば、LIMIT 10000,20 のようなクエリになる可能性があることです。現時点では、MySQL は 10020 レコードをクエリして、最後の 20 アイテム、価格は非常に高いです。
すべてのページが同じ頻度でアクセスされる場合、そのようなクエリは平均してテーブルのデータの半分にアクセスする必要があります。このようなクエリを最適化するには、ページ内のページ数を制限するか、大きなオフセットのパフォーマンスを最適化します。
このタイプのページング クエリを最適化する最も簡単な方法の 1 つは、すべての列をクエリするのではなく、インデックス カバレッジ スキャンを可能な限り使用することです。次に、必要に応じて相関演算を実行し、最後に必要な列を返します。オフセットが大きい場合、これを行う効率が大幅に向上します。次のクエリを考えてみましょう。
SELECT file_id, description FROM sakila.film ORDER BY title LIMTI 50, 5;
このテーブルが大きい場合は、このクエリを次のように変更するのが最善です。
SELECT file.file_id, file.description FROM sakila.film INNER JOIN( SELECT film_id FROM sakila.film ORDER BY title LIMIT 50, 5 )
ここでの「遅延関連付け」により、クエリの効率が大幅に向上します。 MySQL ができるだけ少ないページをスキャンし、アクセスする必要があるレコードを取得し、関連するカラムに従って元のテーブルのクエリに必要なすべてのカラムを返します。
別の最適化方法があります。これは、アプリケーションを使用して最後のデータの場所を記録し、次のクエリで記録された場所から直接スキャンを開始できるため、OFFSET の使用を回避できます。
このメソッドを使用すると範囲クエリに変換でき、ページをどれだけ遡ってもパフォーマンスが非常に向上します。
以上がMySQL は特定の種類のクエリを最適化します (コード例)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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