속도와 효율성을 위해 MySQL 쿼리를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

속도와 효율성을 위해 MySQL 쿼리 최적화

속도 및 효율성을 위해 MySQL 쿼리를 최적화하려면 데이터베이스 설계, 쿼리 작성 및 인덱싱 전략을 포함하는다면적인 접근 방식이 포함됩니다. 주요 측면을 분류합시다 :

쿼리 실행 이해 : 최적화 전에 MySQL이 쿼리를 처리하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 쿼리를 구문 분석하고 실행 계획 (사용할 알고리즘 및 색인)을 작성하고 스토리지의 데이터에 액세스하고 결과를 반환해야합니다. 병목 현상은 언제라도 발생할 수 있습니다. 프로파일 링 도구 (예 EXPLAIN )는 이러한 병목 현상을 식별하는 데 매우 중요합니다.

쿼리 최적화 기술 :

• 설명 사용 : SELECT 문 앞에 EXPLAIN 키워드가 실행 계획을 표시합니다. type 과 같은 필드 ( ref , range 또는 const 의 조준), key (인덱스 사용량 표시) 및 rows (예상 행 스캔)에주의하십시오. 열악한 실행 계획은 종종 누락되거나 비효율적 인 인덱스를 가리 킵니다.
• 적절한 데이터 유형 선택 : 더 작고 적절한 데이터 유형을 사용하면 저장 공간이 줄어들고 쿼리 속도가 향상됩니다. 예를 들어, 정수 값 만 필요한 경우 INT VARCHAR(255) 보다 빠릅니다.
• 선택 *: 필요한 열만 검색하면 전송 및 처리 된 데이터가 크게 줄어 듭니다. SELECT 절에서 필요한 열을 지정하십시오.
• 조인의 적절한 사용 : 다양한 유형의 조인 (내부, 왼쪽, 오른쪽, 가득)을 이해하고 필요에 가장 적합한 것을 선택하십시오. 비효율적 인 결합은 중요한 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 결합 열에서 적절한 인덱싱을 보장하여 결합을 최적화합니다.
• 쿼리 캐싱 : MySQL의 쿼리 캐시는 자주 실행되는 쿼리의 결과를 저장합니다. 쿼리 캐시를 활성화하고 올바르게 구성하면 (제한 사항으로 인해 최신 MySQL 버전에서는 덜 관련성이 없음), read-heare 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 연결 풀링 : 연결 풀링을 통해 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하면 각 쿼리에 대한 새로운 연결을 설정하는 오버 헤드가 최소화됩니다.

느린 MySQL 쿼리 및 식별의 일반적인 원인

느린 MySQL 쿼리는 몇 가지 요인에서 비롯됩니다.

1. 지수 부족 : 가장 흔한 원인. 적절한 인덱스가 없으면 MySQL은 전체 테이블 스캔을 수행하며 큰 테이블의 경우 매우 느립니다. 인덱스는 특정 열에서 정렬 된 구조를 만들어 데이터 검색 속도를 높입니다.

2. 비효율적 인 쿼리 : 제대로 쓰여진 쿼리는 과도한 데이터 처리로 이어질 수 있습니다. 여기에는 SELECT * , 비효율적 인 결합, WHERE 이있는 차선책 및 쿼리 내에서 불필요한 계산을 사용하는 것이 포함됩니다.

3. 데이터베이스 설계 불량 : 정규화되지 않은 데이터베이스 스키마는 데이터 중복성과 복잡한 쿼리로 이어질 수 있습니다. 적절한 정규화는 데이터 무결성과 효율성을 보장합니다.

4. 하드웨어 제한 사항 : 서버 리소스 (CPU, RAM, 디스크 I/O)가 불충분하면 쿼리 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 하드웨어 병목 현상을 식별하려면 서버 메트릭 모니터링이 중요합니다.

5. 최적화되지 않은 테이블 구조 : 잘못된 저장 엔진 선택 (예 : 트랜잭션 애플리케이션을위한 InnoDB 대신 MyISAM 사용) 또는 부적절한 테이블 구조를 갖는 것은 성능 문제로 이어질 수 있습니다.

6. 응용 프로그램 수준 문제 : 느린 쿼리를 반복적으로 실행하거나 데이터베이스 연결을 올바르게 처리하지 않는 비효율적 인 응용 프로그램 코드는 쿼리 시간이 느리게 기여할 수 있습니다.

느린 쿼리 식별 :

• MySQL 슬로우 쿼리 로그 : 이 로그는 지정된 실행 시간 임계 값을 초과하는 쿼리를 기록합니다. 이 로그를 분석하여 자주 실행되는 느린 쿼리를 식별하십시오.
• MySQL Performance Schema : 쿼리 실행 통계를 포함한 자세한 성능 메트릭을 제공합니다.
• 프로파일 링 도구 : EXPLAIN (위에서 언급) 및 타사 프로파일 링 도구와 같은 도구는 쿼리 실행 계획 및 병목 현상에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 모니터링 도구 : 데이터베이스 모니터링 도구는 서버 성능 및 쿼리 실행 시간에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

MySQL 쿼리 성능을 향상시키기 위해 인덱싱을 효과적으로 사용합니다

인덱스는 데이터 검색을 가속화하는 데 중요합니다. 하나 이상의 열에서 정렬 된 데이터 구조를 만들어 MySQL이 특정 기준과 일치하는 행을 빠르게 찾을 수 있습니다.

인덱스 유형 :

• B- 트리 색인 : 다양한 데이터 유형 및 쿼리 유형에 적합한 가장 일반적인 유형입니다.
• 풀 텍스트 색인 : 텍스트 데이터 검색에 사용됩니다.
• 해시 색인 : 평등 검색의 경우 빠르지 만 범위 쿼리를 지원하지 않습니다.

인덱싱 전략 :

• 인덱스는 자주 쿼리 된 열 : WHERE , 특히 조인 또는 필터링에 관련된 인덱스 열이 사용됩니다.
• 조항에 의해 순서대로 사용되는 인덱스 열 : 이 열을 인덱싱하면 정렬 및 그룹화 작업 속도가 크게 높아질 수 있습니다.
• 과도한 인덱싱을 피하십시오 : 너무 많은 인덱스는 쓰기 성능 (삽입, 업데이트, 작업 삭제)에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 읽기와 쓰기 성능의 균형을 위해 노력하십시오.
• 복합 인덱스 : WHERE 절에 여러 열이 포함 된 쿼리의 경우 사용 빈도 순서대로 해당 열에 복합 인덱스를 만듭니다.
• 인덱스 카디널리티 : 더 높은 카디널리티 (고유 한 가치)는 일반적으로보다 효율적인 인덱스로 이어집니다.
• 인덱스 크기를 고려하십시오 : 매우 큰 인덱스는 쓰기 작업 속도를 늦출 수 있습니다. 테이블 크기에 대한 인덱스의 크기를 고려하십시오.

효율적인 MySQL 쿼리 작성을위한 모범 사례

효율적인 쿼리 작성은 데이터베이스 성능에 중요합니다. 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 특정 열 이름 사용 : SELECT * 피하십시오 *. 필요한 열을 지정하십시오.
• 적절한 조인 유형 사용 : 요구 사항에 따라 올바른 조인 유형 (내부, 왼쪽, 오른쪽, 전체)을 선택하십시오.
• 위치를 최적화하십시오 : 적절한 연산자를 사용하고 WHERE 절의 인덱스 열에 기능을 사용하지 마십시오.
• 조항에서 기능 사용을 피하십시오 : 인덱스 열에 기능을 적용하면 인덱스 사용을 방지 할 수 있습니다.
• 제한 및 오프셋을 신중하게 사용하십시오 : 대형 데이터 세트의 경우 LIMIT 및 OFFSET 정렬 된 결과 세트의 중간에서 결과를 가져 오는 데 비효율적 일 수 있습니다. 커서 또는 저장 절차와 같은 대체 접근법을 고려하십시오.
• 저장된 절차 사용 : 복잡하거나 자주 실행되는 쿼리의 경우 성능과 유지 관리를 향상시키기 위해 저장된 절차로 캡슐화하십시오.
• 준비된 진술 사용 : 준비된 진술은 특히 다른 매개 변수로 여러 번 실행되는 쿼리의 경우 쿼리 구문 분석 오버 헤드를 줄입니다.
• 정기적으로 검토 및 최적화 : 쿼리 성능을 모니터링하고 시간이 지남에 따라 개선 할 영역을 식별하십시오. 데이터베이스 성능은 일회성 작업이 아니라 진행중인 프로세스입니다.

이러한 모범 사례를 따르고 위에서 설명한 기술을 활용함으로써 MySQL 쿼리의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 성능을 최적화하려면 효율적인 쿼리 작성과 적절한 데이터베이스 설계 및 인덱싱 전략을 결합한 전체적인 접근 방식이 필요합니다.

위 내용은 속도와 효율성을 위해 MySQL 쿼리를 최적화하려면 어떻게해야합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!