범위를 포함할 때 먼저 더 높은 카디널리티 열로 인덱싱
다음 표를 고려하세요.
CREATE TABLE `files` ( `did` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `filename` varbinary(200) NOT NULL, `ext` varbinary(5) DEFAULT NULL, `fsize` double DEFAULT NULL, `filetime` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`did`,`filename`), KEY `fe` (`filetime`,`ext`), -- This? KEY `ef` (`ext`,`filetime`) -- or This? ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
백만 개의 행과 파일 시간에 대한 높은 카디널리티 및 ext에 대한 낮은 카디널리티, 질문 fe 또는 ef 중 어느 인덱스가 더 유리한지에 대한 문제가 발생합니다.
Force Index 및 EXPLAIN을 사용한 분석
FORCE INDEX를 사용하여 두 인덱스를 테스트하면 성능에 분명한 차이가 있음을 알 수 있습니다. :
-- Forcing the range on filetime first mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(fe) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime <pre class="brush:php;toolbar:false">-- Forcing the low-cardinality ext first mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(ef) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime <p>EXPLAIN 출력은 ef가 훨씬 더 빠르다는 것을 나타냅니다. 더 적은 행을 사용하여 결과를 검색합니다.</p><p><strong>Optimizer Trace를 사용한 분석</strong></p><p>Optimizer 추적은 ef의 우수성을 확인합니다.</p><pre class="brush:php;toolbar:false">"potential_range_indices": [ ... { "index": "fe", "usable": true, ... }, { "index": "ef", "usable": true, ... } ], "analyzing_range_alternatives": { "range_scan_alternatives": [ { "index": "fe", "ranges": [ "2015-01-01 00:00:00 <p> 추적을 통해 ef가 인덱스의 두 열을 모두 사용할 수 있으므로 검색이 더 효율적이라는 것을 알 수 있습니다. 또한 Optimizer는 첫 번째 '범위' 열만 검사하므로 ext의 카디널리티는 관련이 없다는 점을 강조합니다.</p><p><strong>결론</strong></p><p>분석에 따르면, 여러 개의 인덱스 열이 포함된 범위 쿼리를 처리할 때 열의 순서는 다음과 같습니다. be:</p>
- 카디널리티에 관계없이 같음 테스트에 관련된 열을 먼저 배치하세요.
- 범위에 관련된 다른 열은 같음 열 뒤에 배치해야 합니다.
이 접근 방식을 사용하면 인덱스가 가장 효과적으로 사용되어 최적의 쿼리 성능을 얻을 수 있습니다.
위 내용은 범위 쿼리가 있는 다중 열 인덱스에서 더 높은 카디널리티 열이 먼저 와야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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