"explain"과 "count()"의 불일치: 실제 행 수 공개
SQL 쿼리 영역에서 "explain" 문에 의해 보고된 행과 실제 count() 값 사이의 불일치로 인해 개발자는 종종 당황할 수 있습니다. 이 수수께끼를 풀기 위해 "explain" 함수의 미묘한 차이를 살펴보겠습니다.
"explain" 문은 쿼리 실행 계획에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이는 최적화 프로그램이 쿼리가 처리해야 할 것으로 예상하는 행 수를 표시합니다. 그러나 이 추정치는 제공된 코드에 예시된 것처럼 실제 개수와 크게 다를 수 있습니다.
mysql> select count(*) from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1291958 | +----------+ mysql> explain select * from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----+-------------+---------+- | id | select_type | rows | +----+-------------+---------+- | 1 | SIMPLE | 1274785 | +----+-------------+---------+-
이러한 불일치는 최적화 알고리즘의 예측 특성에서 비롯됩니다. "explain"은 테이블에 대해 저장된 통계 정보를 기반으로 대략적인 추측을 제공합니다. 이 추정치는 일반적으로 정확하지만 오래된 통계나 복잡한 쿼리 패턴 등 다양한 이유로 오류가 발생할 수 있습니다.
이 경우 "explain"에서 제공하는 추정치는 실제 개수에 미치지 못합니다. 이는 최적화 프로그램이 조건자 "relation_title='xxxxxxxxx'"에 대해 일치하는 행 수를 과소평가했기 때문입니다. 결과적으로 조건을 충족하는 일부 행이 추정에서 누락됩니다.
정확한 개수를 얻기 위해 "설명"에만 의존하는 것은 오해의 소지가 있습니다. 대신, "count()" 함수는 지정된 기준과 일치하는 행의 정확하고 신뢰할 수 있는 개수를 제공합니다. 개발자는 "count()"를 활용하여 쿼리에 의해 선택된 행의 정확한 수를 확신할 수 있습니다.
"설명"은 쿼리 성능을 최적화하기 위한 강력한 도구로 남아 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 개발자는 제한 사항을 이해하고 필요한 경우 "count()"로 보완함으로써 SQL 쿼리의 문제를 효과적으로 해결하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 'explain'이 'count()'와 다른 행 개수를 표시하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 트리거는 특정 데이터 작업이 수행 될 때 일련의 작업을 수행하는 데 사용되는 테이블과 관련된 자동 실행 된 저장 프로 시저입니다. 1) 트리거 정의 및 기능 : 데이터 검증, 로깅 등에 사용됩니다. 2) 작업 원칙 : 전후에 나누어지고 행 수준 트리거링을 지원합니다. 3) 사용의 예 : 급여 변경을 기록하거나 재고를 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다. 4) 디버깅 기술 : ShowTriggers 및 ShowCreateTrigger 명령을 사용하십시오. 5) 성능 최적화 : 복잡한 작업을 피하고 인덱스 사용 및 거래 관리.

MySQL에서 사용자 계정을 작성하고 관리하는 단계는 다음과 같습니다. 1. 사용자 만들기 : CreateUser'Newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2. 권한 할당 : GrantSelect 사용, 삽입, UpdateOnmyDatabase.to'newuser'@'localhost '; 3. 권한 오류 수정 : Revokeallprivilegesonmydatabase.from'Newuser'@'localhost '; 그런 다음 권한을 재 할당합니다. 4. 최적화 권한 : showgra를 사용하십시오

MySQL은 빠른 개발 및 중소형 응용 프로그램에 적합한 반면 Oracle은 대기업 및 고 가용성 요구에 적합합니다. 1) MySQL은 오픈 소스이며 사용하기 쉬우 며 웹 응용 프로그램 및 중소 기업에 적합합니다. 2) Oracle은 강력하고 대기업 및 정부 기관에 적합합니다. 3) MySQL은 다양한 스토리지 엔진을 지원하며 Oracle은 풍부한 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다.

다른 관계형 데이터베이스와 비교하여 MySQL의 단점에는 다음이 포함됩니다. 1. 성능 문제 : 대규모 데이터를 처리 할 때 병목 현상을 만날 수 있으며 PostgreSQL은 복잡한 쿼리 및 빅 데이터 처리에서 더 잘 수행됩니다. 2. 확장 성 : 수평 스케일링 능력은 Google 스패너 및 Amazon Aurora만큼 좋지 않습니다. 3. 기능 제한 : 고급 기능에서 PostgreSQL 및 Oracle만큼 좋지 않으면 일부 기능에는 더 많은 사용자 정의 코드 및 유지 관리가 필요합니다.

MySQL은 Innerjoin, LeftJoin, RightJoin 및 FullouterJoin의 4 가지 조인 유형을 지원합니다. 1. innerjoin은 두 개의 테이블에서 행을 일치시키고 기준을 충족하는 결과를 반환하는 데 사용됩니다. 2. Leftjoin 오른쪽 테이블이 일치하지 않더라도 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환합니다. 3. RightJoin은 LeftJoin과 반대이며 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환합니다. 4. FullouterNoin은 조건을 충족하거나 충족하지 않는 두 테이블의 모든 행을 반환합니다.

높은 부하에서 MySQL의 성능은 다른 RDBMS에 비해 장점과 단점이 있습니다. 1) MySQL은 IndoDB 엔진 및 인덱싱, 쿼리 캐시 및 파티션 테이블과 같은 최적화 전략을 통해 높은 하중에서 잘 수행됩니다. 2) PostgreSQL은 MVCC 메커니즘을 통해 효율적인 동시 읽기 및 쓰기를 제공하는 반면 Oracle과 Microsoft SQLServer는 각각의 최적화 전략을 통해 성능을 향상시킵니다. 합리적인 구성 및 최적화를 통해 MySQL은 높은 부하 환경에서 잘 수행 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.


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