복합 인덱스를 활용하는 경우
인덱스(column_A, column_B, column_C)로 표시되는 복합 인덱스는 다음을 활용하는 쿼리에 대한 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 데이터 조인, 필터링, 선택 등의 목적으로 지정된 열입니다. 중요한 점은 복합 인덱스가 인덱싱된 열의 가장 왼쪽 하위 집합을 활용하는 쿼리에도 이점이 있다는 것입니다. 결과적으로 위에 설명된 것과 같은 인덱스는 다음과 관련된 쿼리에 유리한 것으로 입증됩니다.
- index(column_A, column_B, column_C)
- index(column_A, column_B)
- index(column_A)
복합 인덱스에 대한 성능 고려 사항
복합 인덱스를 사용하면 다음으로 인해 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 요인:
- 더 빠른 검색: 쿼리가 복합 인덱스 열의 전체 또는 일부를 활용하는 경우 데이터베이스는 전체 테이블을 검사하지 않고도 인덱스 열에서 데이터를 신속하게 검색할 수 있습니다.
- IO 작업 감소: 복합 인덱스는 다음과 같이 디스크 IO 작업을 완화하는 데 도움이 됩니다. 메모리에서 직접 데이터를 검색하여 물리적 저장 매체에 대한 액세스를 최소화합니다.
복합 인덱스 사용의 이점
복합 인덱스는 다음과 같은 몇 가지 장점을 제공합니다.
- 향상된 쿼리 실행 속도: 복합 인덱스에 따라 데이터를 구성하면 쿼리 처리 속도가 크게 빨라져 성능이 눈에 띄게 향상됩니다.
- 리소스 소비 감소: 쿼리를 데이터의 특정 하위 집합으로 지정함으로써 복합 인덱스는 최적화합니다. 서버 리소스 활용도를 높여 전체 시스템 부하를 줄입니다.
- 향상된 확장성: 데이터 볼륨이 증가함에 따라 더 큰 데이터 세트의 경우에도 효율적인 쿼리 실행을 유지하는 데 복합 인덱스가 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
사용 사례 예시
제공된 예시를 다음과 같이 고려하세요. homes 테이블:
geolat 및 geolng에 대한 복합 인덱스가 적절한지 확인하려면 가장 자주 검사하는 실행된 쿼리:
SELECT * FROM homes WHERE geolat BETWEEN ??? AND ??? AND geolng BETWEEN ??? AND ???
이 쿼리의 경우 (geolat, geolng)에 대한 복합 인덱스가 지정된 필터링 기준과 직접적으로 일치하므로 최적입니다.
해석 EXPLAIN 출력
EXPLAIN 분석 출력:
EXPLAIN SELECT ... WHERE homes.geolat BETWEEN -100 AND 100 AND homes.geolng BETWEEN -100 AND 100
- geolat,geolng,display_status는 사용된 인덱스입니다.
- where를 사용하는 것은 쿼리의 필터링 조건에서 해당 인덱스를 사용하고 있음을 나타냅니다.
출력 결과 geolat 및 geolng의 기존 인덱스가 지정된 쿼리에 적합하다는 것이 나타납니다. 그러나 쿼리가 주로 geolat과 geolng에 대한 필터링을 동시에 포함하는 경우 제안된 대로 복합 인덱스(index(geolat_geolng))를 생성하면 성능이 더욱 향상될 수 있습니다.
위 내용은 내 데이터베이스에서 언제 복합 인덱스를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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