NOT IN 및 NOT EXISTS: 성능 및 의미상의 함정
SQL 쿼리에서 NOT IN 또는 NOT EXISTS 사용 선택은 성능 및 쿼리 의미에 영향을 미칩니다. 이 문서에서는 이 두 연산자의 차이점을 살펴보고 언제 어떤 연산자를 사용해야 하는지에 대한 지침을 제공합니다.
쿼리 속도: 실행 계획
실행 계획에는 비교에 참여하는 두 열이 모두 null이 아닌 경우 NOT IN 및 NOT EXISTS가 유사하게 수행되는 것으로 나타날 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.
의미적 차이: NULL 값 처리
NOT IN과 NOT EXISTS의 주요 차이점은 NULL 값을 처리하는 방식입니다. 비교에 참여하는 열 중 하나라도 NULL 값을 허용하는 경우 NOT IN의 의미 체계가 잘못될 수 있습니다. 특히 NOT IN은 다른 열의 값에 관계없이 두 열 중 하나가 NULL인 경우 TRUE를 반환합니다.
반대로, NOT EXISTS는 두 열 중 하나가 NULL인 경우 항상 TRUE를 반환하지만, 두 열이 모두 NULL이 아니고 일치하는 다른 행이 없도록 보장하는 추가 조건도 추가합니다. 이렇게 하면 첫 번째 EXISTS 검사에서 NULL이 반환되더라도 쿼리는 계속해서 일치하는 값을 검색합니다.
NULL 값이 성능에 미치는 영향
이러한 행동 차이는 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. NOT IN 버전은 열에 NULL 값이 있는지 추가 확인이 필요하며 쿼리 계획 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다. 게다가 NULL 값의 도입으로 인해 카디널리티 추정이 어려워지고, 결과적으로 실행 계획이 비효율적이게 됩니다.
권장 형식: 항상 NOT EXISTS 사용
NOT IN의 잠재적인 성능과 의미적 함정을 고려하여 NOT EXISTS를 첫 번째 선택으로 사용하는 것이 좋습니다. 기본적으로 NOT EXISTS는 NULL 값을 올바르게 처리하며 NULL 값이 존재할 때 성능 저하가 덜 발생합니다.
위 내용은 NOT IN 대 NOT EXISTS: 언제 어떤 SQL 연산자를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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