MySQL 인덱스로 향상되고 설명합니다

키 포인트

MySQL의 명령을 사용하여 쿼리 실행 계획을 분석하고 최적화하여 연결 유형 및 인덱스 사용과 같은 주요 정보를 공개하여보다 효율적인 데이터베이스 작업을 보장합니다.

쿼리 분석을 구현하여 쿼리의 실제 실행 시간을 측정하여 타겟팅 된 최적화를 수행하여 실행 시간을 줄이고 전반적인 성능을 향상시킵니다.

• 명령의 피드백을 기반으로 적절한 인덱스를 추가하여 EXPLAIN 조항에 사용 된 열에 중점을두고 데이터 검색 속도를 높이고 쿼리 성능을 향상시킵니다.
검색 작업과 관련된 열의 경우, 특히
• 연산자를 쿼리에서 사용할 때 성능을 최적화하기 위해 전체 텍스트 인덱싱을 사용하는 것을 고려하십시오.
는 와 함께 의 사용에 주목하십시오. 특히 인덱스가 효과적으로 사용되지 않는 경우 제한 결과의 성능 장점을 상쇄 할 수 있습니다.
• EXPLAIN 데이터베이스 최적화는 일반적으로 애플리케이션 성능을 향상시키는 데 주요 초점과 가장 일반적인 병목 현상을 향상시킵니다. 개선이 필요한 것을 측정하고 이해하는 방법은 무엇입니까? WHERE 간단하고 효과적인 도구는 쿼리 분석입니다. 분석을 활성화하면 쿼리 실행 시간을보다 정확하게 추정 할 수 있습니다. 이것은 2 단계 프로세스입니다. 먼저 분석을 활성화하십시오.
다음 삽입 작업이 데이터베이스에 존재한다고 가정합니다 (사용자 1과 갤러리 1이 생성되었다고 가정) :
• 소량의 데이터는 문제를 일으키지 않지만 간단한 분석에 사용할 수 있습니다. 다음 쿼리를 고려하십시오 LIKE 많은 사진 항목이 있다면이 쿼리는 향후 문제가 될 수 있습니다.
이 쿼리의 정확한 실행 시간을 얻으려면 다음 SQL을 사용할 수 있습니다.
• 결과는 다음과 같습니다 ORDER BY

  명령은 원래 쿼리의 시간뿐만 아니라 다른 모든 쿼리의 시간을 표시하므로 쿼리를 정확하게 분석 할 수 있습니다. show profiles; 쿼리를 개선하는 방법?

  당신은 SQL 지식에 의존하여 MySQL의 명령을 향상 시키거나 의존하고 실제 정보를 기반으로 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  > 쿼리 실행 계획, 즉 MySQL이 쿼리를 실행하는 방법을 얻는 데 사용됩니다. ,

  , EXPLAIN,

  및 명령문에 적합하며 Optimizer의 명령문 실행 계획에 대한 정보를 표시합니다. 공식 문서는 어떻게

  EXPLAIN가 우리를 어떻게 도울 수 있는지 잘 설명합니다. SELECT DELETE 를 사용하면 인덱스를 사용하여 인덱스를 사용하여 문을 더 빨리 실행할 수 있도록 인덱스를 추가 해야하는 테이블을 확인할 수 있습니다. 를 사용하여 Optimizer가 테이블에 최상의 순서로 결합하는지 확인할 수도 있습니다. INSERT REPLACE 의 사용을 설명하기 위해 예제를 제공하려면 쿼리를 사용하여 UPDATE : 에서 사용자 이메일을 찾습니다. EXPLAIN 명령을 사용하려면 유형 쿼리 전에 추가하십시오.

  결과는 다음과 같습니다 (모든 것을보기 위해 오른쪽 스크롤) :

  이 결과는 처음에는 이해하기 쉽지 않습니다. 각각을 자세히 살펴 보겠습니다.

  : 이것은
  • 의 각 쿼리에 대한 순차 식별자입니다. id SELECT :
  쿼리 유형. 이 필드는 여러 가지 다른 값을 취할 수 있으므로 가장 중요한 값에 중점을 둘 것입니다.
  • : 하위 쿼리 또는 노조가없는 간단한 쿼리 select_type SELECT :
    연결의 가장 바깥 쪽 쿼리에 위치한
    • : SIMPLE는 중성자 쿼리의 일부입니다
    : 서브 쿼리에서 첫 번째
    • PRIMARY select :
    는 노조의 두 번째 또는 후속 진술입니다. 필드 값의 전체 목록은 여기에서 찾을 수 있습니다.
    • DERIVED select : 행이 참조하는 테이블. from :이 필드는 MySQL 연결이 사용하는 테이블 유형을 나타냅니다. 이것은 아마도
    출력에서 ​​가장 중요한 필드 일 것입니다. 누락 된 인덱스를 표시하거나 쿼리가 어떻게 재정의되는지 보여줄 수 있습니다. 이 필드의 가능한 값은 다음과 같습니다 (최고에서 최악의 유형으로 정렬) :
    • : 테이블에는 행이 0 또는 행이 있습니다. SUBQUERY select : 테이블에는 행과 일치하는 행이 하나 뿐이며 행이 색인화되었습니다. 이것은 가장 빠른 연결 유형입니다.
    : 인덱스의 모든 부분은 결합에 의해 사용되며 인덱스는 또는
    • 입니다. UNION select : 이전 테이블의 각 행 조합에 대해 인덱스 열의 모든 일치하는 행을 읽습니다. 이 유형의 조인은 일반적으로 select_type 또는 연산자를 사용하여 인덱스 된 열에서 발생합니다.
    : 테이블의 전체 텍스트 색인에 가입하십시오.
  : 와 동일하지만 열의 : 연결은 인덱스 목록을 사용하여 결과 세트를 생성합니다. table의

열에는 사용 된 키가 포함됩니다.
• : type 서브 쿼리는 테이블에서 하나의 결과 만 반환하고 기본 키를 사용합니다. EXPLAIN
  : 인덱스를 사용하여 특정 범위 내에서 일치하는 행을 찾으십시오.
  • system : 전체 인덱스 트리를 스캔하여 일치하는 행을 찾으십시오.
  • : 전체 테이블을 스캔하여 조인의 일치 행을 찾으십시오. 이것은 최악의 결합 유형이며, 일반적으로 테이블에 적절한 인덱스가 누락되어 있습니다. const
  • eq_ref : MySQL이 테이블에서 행을 찾는 데 사용할 수있는 키를 보여줍니다. 이 키는 실제로 사용되거나 사용되지 않을 수 있습니다. PRIMARY_KEY UNIQUE NOT NULL : MySQL이 실제로 사용하는 인덱스를 나타냅니다. MySQL은 항상 쿼리에 사용할 수있는 최고의 키를 찾습니다. 여러 테이블에 합류 할 때 에 나열되지는 않지만 더 나은 키를 찾을 수 있습니다.
  • : 쿼리 최적화기에서 사용할 인덱스의 길이를 나타냅니다. ref = : 열 또는 상수를 표시하는 열 또는 상수를 표시합니다.
  • : 출력을 생성하기 위해 확인 된 레코드 수를 나열합니다. 이것은 매우 중요한 지표입니다. 기록이 적을수록 좋습니다. rows
  : 다른 정보가 포함되어 있습니다. 이 열에서 또는
  • 에 해당하는 것은 해당 쿼리를 나타낼 수 있습니다. Extra Using filesort 출력 형식의 전체 문서는 공식 MySQL 페이지에서 찾을 수 있습니다. Using temporary 간단한 쿼리로 돌아 가기 : 유형의 연결이있는
  유형 입니다. 이것은 우리가 가질 수있는 최고의 쿼리 케이스입니다. 그러나 더 크고 더 복잡한 쿼리가 필요할 때 어떻게됩니까?
  응용 프로그램 모드로 돌아가서 모든 갤러리 이미지를 얻을 수 있습니다. 설명에 "고양이"라는 단어가 포함 된 사진 만 포함 할 수도 있습니다. 이것은 분명히 프로젝트 요구 사항에서 찾을 수있는 상황입니다. 쿼리를 봅시다 :

  EXPLAIN 이 더 복잡한 상황에서는 분석을 위해 더 많은 정보를 얻어야합니다.

  이것은 다음 결과를 제공합니다 (모든 셀을 보려면 오른쪽 스크롤) :

  자세히 살펴보고 쿼리에서 우리가 개선 할 수있는 것을 보자.

  앞에서 언급 한 바와 같이, 먼저 볼 수있는 기본 열은

  열과 열에서 더 나은 값을 얻고 열의 값을 최소화하는 것입니다. type 첫 번째 쿼리의 결과는 rows이며, 이는 전혀 좋은 결과가 아닙니다. 이것은 우리가 그것을 개선 할 수 있음을 의미합니다. type 쿼리를보고,이를 해결하는 두 가지 방법이 있습니다. 첫째, rows 테이블은 사용되지 않습니다. 쿼리를 확장하여 사용자를 대상으로하거나 쿼리의 사용자 부분을 완전히 삭제해야합니다. 전반적인 성능의 복잡성과 시간 만 증가시킵니다.

  그래서 이제 우리는 똑같은 결과를 얻습니다. index :

  를 보자

  우리가 남긴 것은

  유형입니다. ALL는 아마도 최악의 연결 유형이지만 유일한 옵션 인 경우가 있습니다. 요구 사항에 따르면 모든 갤러리 이미지를 원하므로 전체 ALL 테이블을 검색해야합니다. 테이블의 모든 정보가 필요할 때 표에서 특정 정보를 찾으려고 할 때 인덱스가 훌륭하지만 도움이되지 않습니다. 이 상황에 직면 할 때 캐싱과 같은 다른 방법에 의지해야합니다. galleries 우리가

  에서 작업하고 있기 때문에, 우리가 할 수있는 마지막 개선은 필드에 전체 텍스트 색인을 추가하는 것입니다. 이런 식으로

  를 로 변경하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 전체 텍스트 인덱싱에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. LIKE 우리는 또한 두 가지 매우 흥미로운 상황, 즉 응용 프로그램의 최신 및 관련 기능을 확인해야합니다. 이것들은 갤러리에 적용되며 우리가주의를 기울여야 할 몇 가지 극단적 인 상황을 포함합니다. description 위는 관련 갤러리입니다. LIKE match() 위의 것은 최신 갤러리입니다.

  언뜻보기에,이 쿼리는

  를 사용하기 때문에 매우 빠릅니다. 이것은

  를 사용하는 대부분의 쿼리에서 발생합니다. 불행히도 우리와 응용 프로그램의 경우 이러한 쿼리는 INSERT INTO `homestead`.`images` (`id`, `gallery_id`, `original_filename`, `filename`, `description`) VALUES (1, 1, 'me.jpg', 'me.jpg', 'A photo of me walking down the street'), (2, 1, 'dog.jpg', 'dog.jpg', 'A photo of my dog on the street'), (3, 1, 'cat.jpg', 'cat.jpg', 'A photo of my cat walking down the street'), (4, 1, 'purr.jpg', 'purr.jpg', 'A photo of my cat purring');도 사용합니다. 쿼리를 제한하기 전에 모든 결과를 정렬해야하므로 사용의 이점이 상실됩니다.

  우리는

  가 까다로울 수 있다는 것을 알고 있으므로 신뢰할 수있는

  <code class="language-sql">SELECT * FROM `homestead`.`images` AS i
  WHERE i.description LIKE '%street%';</code>

  를 적용합시다.

  및, LIMIT 우리는 두 쿼리 모두 최악의 연결 유형이 있음을 알 수 있습니다.

  역사적으로, MySQL의 구현, 특히 ALL와 함께 사용될 때, 종종 MySQL 성능 문제의 원인이었습니다. 이 조합은 대규모 데이터 세트가있는 대부분의 대화식 응용 프로그램에서도 사용됩니다. 새로운 등록 된 사용자 및 인기있는 태그와 같은 기능은 종종이 조합을 사용합니다.

  이것은 일반적인 문제이므로 성능 문제를 해결하기 위해 몇 가지 일반적인 솔루션을 적용해야합니다.

  ORDER BY 인덱스를 사용하고 있는지 확인하십시오. 우리의 경우, 는 우리가 분류하는 필드이기 때문에 좋은 후보입니다. 이런 식으로 우리는 전체 결과 세트를 스캔하고 정렬하지 않고 및 LIMIT를 수행 할 수 있습니다.

  주요 테이블의 열별로 정렬하십시오. 일반적으로

  가 조인 순서의 첫 번째 테이블이 아닌 필드별로 정렬되면 인덱스를 사용할 수 없습니다.

  표현별로 정렬하지 마십시오. 표현 및 함수는
  를 인덱스를 사용하도록 허용하지 않습니다.
  • created_at의 큰 값에주의를 기울이십시오. 큰 ORDER BY 값은 LIMIT가 더 많은 행을 분류하도록 강요합니다. 이것은 성능에 영향을 미칩니다.
  • 우리가 ORDER BY와
  를 모두 사용하면 성능 문제를 최소화하기 위해 취해야 할 조치 중 일부입니다.
  • 결론 ORDER BY
  우리가 보았 듯이
  • 는 가능한 빨리 쿼리의 문제를 식별하는 데 매우 유용합니다. 응용 프로그램이 생산 중일 때만 눈에 띄는 많은 문제가 있으며 데이터베이스에 액세스하기 위해 많은 데이터 나 방문자가 많이 있습니다. 이러한 문제를 최대한 빨리 감지하기 위해 를 사용할 수 있다면 향후 성능 문제의 가능성이 훨씬 작습니다. LIMIT 우리의 응용 프로그램에는 필요한 모든 인덱스가 있으며 빠르지 만 이제는 성능 이득을 확인해야 할 때마다 항상 LIMIT 및 인덱스로 전환 할 수 있음을 알고 있습니다. ORDER BY MySQL 성능 인덱싱 (FAQ)
  에 대한 FAQS MySQL 성능 인덱싱의 중요성은 무엇입니까?
  MySQL 성능 색인화는 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 인덱스 된 열의 값을 기반으로 데이터 테이블의 행에 빠르게 액세스하여 데이터 검색 작업 속도를 크게 높입니다. 인덱스가 없으면 MySQL은 테이블의 모든 행을 통과하여 관련 행을 찾아야하며, 특히 대형 데이터베이스의 경우 매우 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

  설명 명령은 MySQL 성능을 향상시키는 데 어떻게 도움이됩니까? LIMIT ORDER BY MySQL의 명령은 MySQL이 쿼리를 수행하는 방법에 대한 정보를 제공하는 강력한 도구입니다. 읽기 테이블의 순서, 수행 된 읽기 작업 유형, 선택할 수있는 인덱스 및 점검 할 추정 행 수를 보여줍니다. 이 정보는 개발자가 쿼리를 최적화하고 데이터베이스 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

  MySQL이 가능한 키를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

  MySQL은 몇 가지 이유로 가능한 키를 사용하지 않습니다. 한 가지 이유는 Optimizer가 인덱스를 사용하여 대부분의 테이블을 스캔해야한다고 추정하고 테이블 스캔이 더 빠르다고 결정하기 때문일 수 있습니다. 또 다른 이유는 절의 열이 인덱스의 열과 일치하지 않기 때문일 수 있습니다.

  MySQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

  MySQL 쿼리를 최적화하는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 인덱스를 효과적으로 사용하는 것입니다. 인덱스는 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다. 그러나 , 및 WHERE와 같은 데이터 수정 작업 속도가 느려집니다. 따라서 밸런스 포인트를 찾는 것이 매우 중요합니다. 또 다른 방법은 명령을 사용하여 MySQL이 쿼리를 실행하고 잠재적 인 병목 현상을 찾는 방법을 이해하는 것입니다.

  MySQL의 기본 키와 인덱스의 차이점은 무엇입니까?

  MySQL의 주요 키는 색인입니다. 기본 키는 테이블의 행의 고유 식별자입니다. 컬럼 또는 열 조합의 고유성을 시행하고 열 또는 열 조합에

  값이 포함되지 않도록합니다. 반면, 인덱스는 데이터 검색 작업 속도를 높일 수있는 데이터 구조입니다. 열이나 열의 조합에 적용 할 수 있습니다.

  MySQL에서 인덱스를 만드는 방법은 무엇입니까? INSERT 문을 사용하여 MySQL에서 색인을 생성 할 수 있습니다. 구문은 다음과 같습니다. UPDATE. 지정된 표의 지정된 열에 인덱스가 생성됩니다. DELETE MySQL의 복합 인덱스는 무엇입니까? EXPLAIN 멀티 컬럼 인덱스라고도하는 복합 인덱스는 여러 열을 포함하는 인덱스입니다. MySQL에서 복합 인덱스는 최대 16 개의 열을 포함 할 수 있지만 인덱스 된 열의 총 크기는 767 바이트를 초과 할 수 없습니다.

  MySQL에서 인덱스를 삭제하는 방법은 무엇입니까?

  문을 사용하여 MySQL에서 인덱스를 삭제할 수 있습니다. 구문은 다음과 같습니다.

  . 지정된 테이블에서 지정된 인덱스가 삭제됩니다.

  MySQL에서 클러스터 인덱스와 비 클러스터 된 인덱스의 차이점은 무엇입니까? NULL 클러스터 된 인덱스는 테이블의 물리적 데이터 순서를 결정합니다. 각 테이블에는 하나의 클러스터 된 인덱스 만 가질 수 있습니다. 반면, 비 클러스터 인덱스는 테이블의 실제 데이터 순서를 변경하지 않습니다. 대신 데이터 행을 가리키는 별도의 데이터 구조 (인덱스)를 유지하여 더 빠른 데이터 검색을 가능하게합니다.

  MySQL에서 사용할 인덱스를 선택하는 방법은 무엇입니까?

  MySQL은 비용 기반 최적화기를 사용하여 사용할 인덱스를 선택합니다. Optimizer는 다양한 쿼리에 대한 계획을 실행하는 비용을 추정하고 가장 저렴한 계획을 선택합니다. 비용은 읽을 행 수, 디스크 조회 수, CPU 비용 및 메모리 사용과 같은 요소에 따라 추정됩니다.

위 내용은 MySQL 인덱스로 향상되고 설명합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!