설명을 사용하여 MySQL 쿼리 성능을 어떻게 분석합니까?

설명을 사용하여 MySQL 쿼리 성능을 어떻게 분석합니까?

MySQL의 EXPLAIN 설명은 SQL 쿼리의 실행 계획을 분석하기위한 강력한 도구입니다. 실제로 쿼리를 실행하지 않습니다. 대신 MySQL이 어떻게 실행하려고하는지 보여줍니다. 이를 통해 응용 프로그램에 영향을 미치기 전에 잠재적 성능 병목 현상을 식별 할 수 있습니다. EXPLAIN 사용하려면 EXPLAIN 키워드로 SQL 쿼리를 접두사하십시오. 예를 들어:

 <code class="sql">EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';</code>

이렇게하면 MySQL이 쿼리를 처리하기 위해 취할 단계를 보여주는 테이블이 반환됩니다. 각 행은 종종 쿼리와 관련된 테이블에 해당하는 단계를 나타냅니다. 출력에는 다양한 열이 포함되어 있으며 각 열이 포함되어 있으며 각 열은 실행 계획에 대한 중요한 정보를 제공합니다. 이 열을 이해하는 것은 EXPLAIN 효과적으로 사용하는 데 핵심입니다.

성능 병목 현상을 식별하기 위해 설명 출력에서 ​​찾아야 할 주요 메트릭은 무엇입니까?

EXPLAIN 출력의 몇 가지 주요 지표는 성능 병목 현상을 식별하는 데 중요합니다. 가장 중요한 부분을 살펴 보겠습니다.

• 유형 : 이 열은 사용 된 조인 또는 액세스 방법의 유형을 나타냅니다. 이상적인 유형은 const , system , eq_ref 및 ref . const 쿼리가 일정한 값을 사용하여 단일 행에 액세스한다는 것을 의미합니다. system 행이 하나만있는 테이블을 나타냅니다. eq_ref 고유 한 인덱스가 단일 행을 찾는 데 사용된다는 것을 의미합니다. ref 비 유니 키 인덱스가 사용되어 여러 인덱스 조회를 초래할 수 있습니다. 덜 바람직한 유형에는 range , index 및 ALL 포함됩니다. range 인덱스 값의 범위가 사용됨을 의미합니다. index 전체 색인 스캔을 나타냅니다. ALL 전체 테이블 스캔을 나타냅니다.이 테이블 스캔은 큰 테이블에 매우 비효율적입니다.
• 키 : 이 열에는 어떤 인덱스가 사용되는지 보여줍니다 (있는 경우). 누락되거나 비효율적 인 색인은 일반적인 성능 문제입니다. 이 열이 NULL 인 경우 색인이 사용되지 않았 음을 의미합니다.
• 행 : 이 열에서는 MySQL이 검사하여 쿼리를 이행하기 위해 검사 할 행의 수를 추정합니다. 많은 행이 잠재적 인 병목 현상을 나타냅니다.
• 추가 : 이 열은 추가 정보를 제공하며 종종 문제를 강조합니다. "임시 사용; Filesort 사용"과 같은 문구를 찾으십시오. "사용 위치"를 사용하여 절을 사용하는 위치를 나타냅니다. "색인 사용"은 쿼리가 테이블에서 데이터를 검색하지 않고 쿼리를 만족시키기 위해 색인 만 사용했음을 보여줍니다. "색인 조건 사용"은 WHERE 절을 인덱스 만 사용하여 평가했음을 나타냅니다.

더 나은 성능을 위해 Slow MySQL 쿼리를 다시 작성하려면 설명에서 정보를 사용하려면 어떻게해야합니까?

EXPLAIN 사용하여 성능 병목 현상을 식별 한 후에는 쿼리를 다시 작성하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 필요한 변경은 EXPLAIN 에 의해 드러난 특정 문제에 따라 다릅니다. 몇 가지 일반적인 시나리오와 솔루션은 다음과 같습니다.

• 전체 테이블 스캔 (유형 = 모두) : EXPLAIN 전체 테이블 스캔이 표시되면 인덱스를 추가하거나 최적화해야 할 것입니다. WHERE 절에 사용 된 열을 식별하고 그에 대한 색인을 작성하십시오. WHERE 절이 여러 열을 사용하는 경우 복합 인덱스를 고려하십시오.
• 비효율적 인 조인 : EXPLAIN 표시되는 경우 비효율적 인 결합 유형 (예 : ALL )이 조인 조건을 검사하고 결합 된 열에 인덱스 추가를 고려하십시오. 필요에 따라 적절한 조인 유형 (내부 조인, 왼쪽 조인 등)을 사용하는지 확인하십시오.
• 임시 사용; Filesort 사용 : Extra 열의이 문구는 MySQL이 메모리에서 임시 테이블 또는 데이터를 정렬해야한다는 것을 나타냅니다. 적절한 색인을 추가하거나 정렬을 피하기 위해 쿼리를 재구성하여 쿼리 최적화를 고려하십시오.
• 높은 rows 값 : 검사 된 많은 행이 쿼리가 너무 많은 데이터를 처리하고 있음을 나타냅니다. 스캔 한 행 수를 줄이기 위해 WHERE 절을 더 선택적으로 개선하거나 인덱스를 추가하십시오.

MySQL 쿼리에서 테이블 스캔 또는 누락 된 인덱스와 같은 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니까?

예, EXPLAIN 테이블 스캔 및 누락 된 인덱스를 식별하는 데 매우 중요합니다. 앞에서 논의한 바와 같이, ALL 유형의 모든 type 전체 테이블 스캔, 주요 성능 문제를 명확하게 나타냅니다. NULL 의 key 값은 색인이 사용되지 않았으며 최적화의 잠재적 기회를 시사합니다.

EXPLAIN 출력을 검토하면 이러한 문제로 어려움을 겪는 특정 쿼리를 정확히 찾아 낼 수 있습니다. 그런 다음 관련 열에 전략적으로 인덱스를 추가하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 추가의 영향을 모니터링해야합니다. 때로는 인덱스가 제대로 설계되지 않았거나 데이터 분포가 인덱싱의 이점이없는 경우 성능을 방해 할 수 있습니다. 인덱스 추가 전후에 EXPLAIN 사용하면 변경의 효과를 확인할 수 있습니다.

위 내용은 설명을 사용하여 MySQL 쿼리 성능을 어떻게 분석합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!