在优化查询中,数据库应用(如MySQL)即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。
#1: 使用索引
MySQL允许对数据库表进行索引,以此能迅速查找记录,而无需一开始就扫描整个表,由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引,此外MySQL还支持多列索引及全文检索。
给表添加一个索引非常简单,只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子:
列表 A
mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username);
Query OK, 1 row affected (0.15 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
这里,对users表的username域做索引,以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX命令可以查看索引已被创建(列表B)。
列表 B
mysql> SHOW INDEX FROM users;
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| users | 1 | idx_username | 1 | username | A | NULL | NULL | NULL | YES | BTREE | |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
1 row in set (0.00 sec)
值得注意的是:索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要,且很可能导致运行速度减慢,因为向表中插入或修改数据时,MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面,避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意,因为在提高插入记录的速度时,导致查询操作的速度减慢。这就需要找到一个平衡点,比如在设计索引系统时,考虑表的主要功能(数据修复及编辑)不失为一种明智的选择。
#2: 优化查询性能
在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明(列表C)这一过程:
列表 C
mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND';
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4079 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)这里查询是基于两个表连接。EXPLAIN关键字描述了MySQL是如何处理连接这两个表。必须清楚的是,当前设计要求MySQL处理的是country表中的一条记录以及city表中的整个4019条记录。这就意味着,还可使用其他的优化技巧改进其查询方法。例如,给city表添加如下索引(列表D):

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLは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あり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、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)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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