


날짜 시간 구성 요소를 자르기 위한 SQL Server 방법 중 DATEADD/DATEDIFF 또는 CAST/CONVERT 중 어떤 것이 더 나은 성능을 제공합니까?
SQL Server에서 날짜/시간 필드의 시간 부분 자르기: 성능 분석
SQL Server에서 날짜/시간을 처리할 때 시간 부분을 잘라야 하는 경우가 많습니다. 이를 달성하는 두 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- DATEADD(DD, DATEDIFF(DD, 0, GETDATE()), 0)
- CAST(CONVERT(CHAR(11), GETDATE(), 113) AS DATETIME)
두 방법 모두 빠른 것처럼 보이지만, 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 어떤 방법이 더 나은 성능을 발휘하는지가 문제입니다.
방법 비교
100만 행의 가상 데이터 세트로 테스트한 결과 접근 방식 (a)는 접근 방식 (b)보다 약간 더 적은 CPU를 사용하는 것으로 나타났습니다. 이는 DATEADD/DATEDIFF가 시간 부분을 자르는 데 선호되는 방법임을 나타냅니다.
DATEADD/DATEDIFF의 장점
성능 고려 사항 외에도 DATEADD/DATEDIFF는 다음과 같은 이점도 제공합니다.
- VARCHAR과 관련된 잠재적인 언어/날짜 형식 문제를 방지하세요.
- FLOAT와 같은 내부 저장소에 의존하지 않습니다.
- '0' 기준을 수정하여 해당 월의 첫날, 내일 및 기타 기간을 계산하도록 확장할 수 있습니다.
SQL Server 2008 대안
SQL Server 2008 이상에서는 CAST 함수를 사용하여 DATE 데이터 유형으로 직접 변환하여 시간 부분을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 또는 처음부터 DATE 데이터 유형을 사용하면 잘림이 필요하지 않습니다.
성능 최적화
WHERE 절에 함수나 캐스트를 사용하면 인덱스가 무효화될 수 있으니 주의하세요. 따라서 이러한 상황에서 이러한 방법을 사용하기 전에 최적화에 미치는 영향을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.
위 내용은 날짜 시간 구성 요소를 자르기 위한 SQL Server 방법 중 DATEADD/DATEDIFF 또는 CAST/CONVERT 중 어떤 것이 더 나은 성능을 제공합니까?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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