MySQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?

MySQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이기 위해 중요합니다. 그들은 책 뒷면의 색인과 유사하게 작동합니다. 전체 테이블을 스캔하는 대신 데이터베이스는 인덱스 된 열에 따라 관련 행을 빠르게 찾을 수 있습니다. 효과적인 인덱스 사용은 몇 가지 요인을 신중하게 고려해야합니다.

• 오른쪽 열 선택 : 조건 WHERE 조건에 JOIN 하고 조항 ORDER BY 자주 사용되는 인덱스 열. 인덱스가 가리키는 행의 수를 최소화하므로 높은 카디널리티 (많은 별개의 값)를 가진 열 우선 순위를 정합니다. 예를 들어, 부울 열 ( is_active )을 색인화하면 대부분의 값이 사실이라면 유리하지 않을 수 있습니다.

• 색인 유형 : MySQL은 각각 강점과 약점을 가진 다양한 인덱스 유형을 제공합니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.

  • B-Tree Indexes : 기본값이며 일반적으로 대부분의 사용 사례, 지원 평등, 범위 및 접두사 검색에 적합합니다.
  • 풀 텍스트 인덱스 : 텍스트 데이터 검색에 최적화되어 더 긴 텍스트 필드 내에서 키워드를 찾는 데 유용합니다.
  • 해시 색인 : 평등 검색의 경우 빠르지 만 범위 쿼리 또는 주문을 지원하지 않습니다. 일반적으로 B-Tree 지수보다 다재다능합니다.
  • 공간 인덱스 : 공간 데이터 유형 (예 : 포인트, 다각형) 용으로 설계되어 효율적인 공간 쿼리가 가능합니다.
• 복합 인덱스 : 쿼리의 WHERE 절에 여러 열이 관련되면 복합 인덱스가 개별 색인보다 훨씬 빠를 수 있습니다. 복합 인덱스의 열 순서가 중요합니다. 가장 왼쪽 열이 가장 중요합니다. 예를 들어, 쿼리 WHERE city = 'London' AND age > 30 자주 사용하는 경우, (city, age) 의 복합 지수는 city 와 age 에 대한 별도의 지수보다 더 효율적입니다.
• 접두사 색인 : 매우 긴 텍스트 열의 경우 접두사 인덱스는 인덱스 크기와 성능 사이의 좋은 타협이 될 수 있습니다. 열의 첫 번째 n 문자 만 색인합니다. 이렇게하면 인덱스 크기가 줄어들고 성능이 향상됩니다. 특히 열의 접두사 만 확인 해야하는 쿼리의 경우 특히.
• 모니터링 및 최적화 : EXPLAIN 같은 도구를 사용하여 쿼리 성능을 정기적으로 분석하여 느린 쿼리 및 색인 최적화 기회를 식별합니다. 이 프로세스에서는 MySQL의 느린 쿼리 로그도 매우 중요 할 수 있습니다.

MySQL에서 인덱스를 만들 때 피해야 할 일반적인 실수는 무엇입니까?

영향에 대한 명확한 이해없이 인덱스를 생성하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 피해야 할 몇 가지 일반적인 실수는 다음과 같습니다.

• 과도한 인덱싱 : 색인이 너무 많으면 인덱스가 테이블 데이터와 함께 업데이트되어야하므로 데이터 작성 (삽입, 업데이트, 삭제)의 오버 헤드가 증가합니다. 이것은 쓰기 작업을 크게 느리게 할 수 있습니다.
• 낮은 카디널리티 컬럼을 색인화 : 고유 한 값이 거의없는 색인화 (예 : 대부분 '진정한'값을 가진 부울 열)는 성능 이점이 거의 없으며 쓰기 오버 헤드 증가로 인해 성능을 상하게 할 수도 있습니다.
• 복합 인덱스 무시 : 클로스가 비효율적 인 쿼리 계획을 초래할 수있는 WHERE 에서 여러 열이 사용될 때 복합 인덱스 대신 여러 단일 열 인덱스를 사용합니다.
• 복합 인덱스의 잘못된 인덱스 순서 : 복합 인덱스의 열 순서가 중요합니다. 가장 왼쪽 열은 필터링 조건에서 가장 자주 사용되어야합니다.
• EXPLAIN 사용하지 않음 : 색인 생성 전후의 EXPLAIN 키워드를 사용하여 쿼리 계획을 분석하지 않으면 인덱스의 실제 이점을 확인하지 못하게됩니다.
• 비 선택적 열 : 검색중인 행 수를 효과적으로 좁히지 않는 열 (선택성이 낮음)은 성능 향상을 제공하지 않습니다.

특정 MySQL 데이터베이스 쿼리에 가장 유익한 인덱스를 어떻게 결정할 수 있습니까?

가장 유익한 색인을 결정하려면 데이터베이스 쿼리 및 성능 특성을 신중하게 분석해야합니다. 체계적인 접근법은 다음과 같습니다.

1. 느린 쿼리 식별 : MySQL의 느린 쿼리 로그 또는 프로파일 링 도구를 사용하여 실행하는 데 가장 긴 쿼리를 식별하십시오.
2. EXPLAIN 으로 쿼리 계획 분석 : EXPLAIN 키워드는 MySQL이 사용 된 인덱스 (또는 사용되지 않은)를 포함하여 쿼리를 실행하는 방법에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 어떤 인덱스가 사용되는지를 나타내는 key 검사 된 행의 수를 보여주는 rows 열에주의를 기울이십시오.
3. 조항이 WHERE 검토하고 JOIN 조건을 확인하십시오. 조항이 WHERE 에서 사용 된 열을 식별하고 조건을 JOIN . 이들은 인덱싱의 주요 후보입니다.
4. 기본 추기경을 고려하십시오 : 카디널리티가 높은 열은 카디널리티가 낮은 열보다 인덱싱을위한 더 나은 후보입니다.
5. 실험 및 측정 : 의심되는 병목 현상에 대한 인덱스를 생성 한 다음 쿼리를 다시 실행하고 성능 향상을 측정하십시오. 도구를 사용하여 색인 추가 전후에 쿼리 실행 시간을 비교하십시오.
6. 반복 개선 : 색인 최적화는 반복 프로세스입니다. 최적의 솔루션을 찾으려면 다양한 인덱스 조합 (복합 인덱스, 접두사 인덱스)을 실험해야 할 수도 있습니다.

많은 인덱스를 갖는 것과 MySQL에서 적은 수의 상충 관계는 무엇입니까?

MySQL 데이터베이스의 인덱스 수에는 읽기 성능과 쓰기 성능 간의 트레이드 오프가 포함됩니다.

많은 색인 :

• 장점 : 특히 여러 열이 포함 된 복잡한 쿼리의 경우 더 빠른 읽기 작업.
• 단점 : 인덱스가 테이블 데이터와 함께 업데이트되어야하므로 쓰기 작업 (삽입, 업데이트, 삭제)이 느려집니다. 더 큰 인덱스 크기로 인해 저장 공간 소비가 증가했습니다. 인덱스 유지에 대한 오버 헤드 증가.

몇 가지 인덱스 :

• 장점 : 더 빠른 쓰기 작업, 저장 공간 소비가 적고 유지 보수 오버 헤드가 낮아집니다.
• 단점 : 특히 복잡한 쿼리의 경우 읽기 작업 속도가 느립니다. 전체 테이블 스캔이 필요할 수 있으며 성능에 크게 영향을 미칩니다.

최적의 인덱스 수는 특정 응용 프로그램 및 해당 워크로드 특성에 따라 다릅니다. 쓰기 비율이 높은 데이터베이스는 더 적은 인덱스의 혜택을받을 수있는 반면, 읽기 대 판독 비율이 높은 인덱스는 더 많은 인덱스의 혜택을 누릴 수 있습니다. 신중한 모니터링 및 성능 분석은 올바른 균형을 찾는 데 중요합니다. 목표는 읽기 성능 이득이 쓰기 성과 처벌보다 더 큰 스위트 스팟을 찾는 것입니다.

위 내용은 MySQL에서 인덱스를 효과적으로 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!