MySQL의 'IN' 연산자 성능은 많은 수의 값으로 어떻게 확장됩니까?

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연산자 : 광범위한 값 목록

실질적인 데이터 세트로 작업 할 때 데이터베이스 쿼리 효율이 가장 중요합니다. 이 분석은 많은 수의 값을 처리 할 때 MySQL의 IN 연산자의 성능 특성, 특히 300에서 3000 사이의 값 카운트의 시나리오를 탐색하는 데 중점을 둡니다.

연산자는 사전 정의 된 목록 내에 값이 존재하는지 확인하는 것을 용이하게합니다. 그러나 광범위한 값 목록과 함께 사용하면 쿼리 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 이 예제는 Redis를 사용하여 제품 ID를 사용하여 자신의 범주를 기반으로 제품을 검색하는 쿼리 쿼리를 보여줍니다. Redis는 장점을 제공하지만 후속 MySQL Query의 성능은 여전히 ​​우려됩니다. 성능 영향력 :

는 IN 운영자의 성능에 영향을 미칩니다

값 카운트 : IN 조항의 더 많은 수의 값은 최적화가 현재 행의 값을 전체 목록과 비교함에 따라 쿼리 실행을 크게 느리게 할 수 있습니다. 데이터 분포 : 밀도가 높은 데이터 (최소 간격)의 경우 운영자가 더 효율적일 수 있습니다. 반대로, 간격이 중요하다면, 특정 값 목록을 가진 SELECT 연산자는 적합합니다.

최적화 전략 : 쿼리 성능을 향상 시키려면 이러한 최적화 기술을 고려하십시오 조인 사용 : 매우 큰 값 목록의 경우 연산자를 작업으로 교체하는 경우가 종종 더 나은 성능을 제공합니다.

임시 테이블 사용 :

IN

가 복잡한 하위 쿼리로 이어지면 값을 유지하는 임시 테이블을 만들고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

값 목록 축소 :
• 실행 가능하면 목록의 값 수를 줄이면 (예 : 25 이하), 특히 조항과 결합 될 때 성능이 눈에 띄게 향상 될 수 있습니다. . IN 요약 :
값 목록이 큰 MySQL의
• 연산자의 효과는 해당 값의 숫자와 분포에 달려 있습니다. 이러한 성능 고려 사항을 이해하고 적절한 최적화를 구현함으로써 광범위한 데이터 세트를 처리 할 때에도 효율적인 쿼리 실행을 유지할 수 있습니다.

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