MySQL의 인덱스 카디널리티는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?

인덱스 카디널리티는 MySQL 쿼리 성능에 큰 영향을 미칩니다. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터를 더 빠르게 찾아 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있습니다. 통계를 정기적으로 업데이트하고 적절한 인덱스 유형을 선택하고 과도한 인덱스를 피하고 과도한 인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 효과적으로 개선 할 수 있습니다.

소개

MySQL에서, 인덱스의 추기경이 쿼리 성능에 미치는 영향은 오늘날 우리의 토론의 초점입니다. 수석 데이터베이스 엔지니어로서 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 이러한 세부 사항을 이해하는 것이 필수적이라는 것을 알고 있습니다. 이 기사를 통해 인덱스 카디널리티를 평가하고 쿼리 성능에 미치는 영향을 이해하고 실질적인 최적화 기술을 마스터하는 방법을 배우게됩니다.

기본 지식 검토

MySQL에서 인덱싱은 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 핵심 도구입니다. 인덱스의 카디널리티는 인덱스의 고유 한 값 수를 나타냅니다. 간단히 말해서, 열의 카디널리티가 높으면이 열의 값이 더 흩어져 있습니다. 반대로, 카디널리티가 낮 으면 값이 더 집중됩니다. 이러한 개념을 이해하는 것은 후속 토론에 중요합니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

색인 카디널리티의 정의 및 기능

인덱스 카디널리티는 인덱스 열의 다른 값 수를 나타냅니다. 높은 추기경 지수는 열의 값이 매우 흩어져 있음을 의미하며, 이는 일반적으로 데이터를 더 빨리 찾는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 사용자 테이블에서 사용자 ID는 일반적으로 각 사용자의 ID가 고유하기 때문에 높은 카디널리티를 갖습니다. 반대로, 성 기둥은 일반적으로 가능한 값이 거의 없기 때문에 일반적으로 카디널티가 낮습니다.

간단한 예를 살펴 보겠습니다.

 테이블 사용자 만들기 (
    ID int 기본 키,
    사용자 이름 varchar (50),
    이메일 varchar (100),
    젠더 열거 ( 'm', 'f')
);

사용자에서 index idx_username을 만듭니다 (사용자 이름);
사용자 (성별)에서 index idx_gender를 만듭니다.

이 예에서, username 지수의 카디널리티는 일반적으로 gender 지수보다 높을 것입니다. 사용자 이름은 일반적으로 고유하고 성별에는 두 가지 가능한 값 만 있습니다.

작동 방식

MySQL이 쿼리를 실행하면 인덱스의 카디널리티를 기반으로 사용할 색인을 결정합니다. 높은 카디널리티 인덱스는 일반적으로 데이터를보다 효과적으로 감소시켜 쿼리 성능을 향상시킵니다. MySQL은 통계를 사용하여 ANALYZE TABLE 명령에 의해 업데이트 될 수있는 인덱스의 카디널리티를 추정합니다.

예를 들어 특정 사용자 이름으로 사용자를 쿼리하려고한다고 가정합니다.

 사용자 이름 = 'john_doe'가있는 사용자에서 *를 선택하십시오.

MySQL은 idx_username 색인을 선택합니다. 카디널티가 높고 john_doe 에 더 빠르게 배치 될 수 있기 때문입니다.

그러나 카디널리티 인덱스가 낮 으면 경우에 따라 전체 테이블 스캔이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 남성 사용자를 쿼리하면 다음과 같습니다.

 gender = 'm'이있는 사용자에서 *를 선택하십시오.

gender 칼럼의 카디널티가 낮기 때문에 MySQL은 idx_gender 지수를 사용하지 않고 전체 테이블 스캔을 수행하기로 결정할 수 있습니다.

사용의 예

기본 사용

인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법을 보여주는 기본 쿼리 예제를 살펴 보겠습니다.

 - 많은 양의 데이터가있는 테이블을 만듭니다.
    ID int 기본 키,
    가치 int
);

- 많은 양의 데이터 삽입 삽입 (id, value) 
A.ID, Floor (rand () * 10000000)를 선택하십시오. 
From (Information_schema.columns Limit 10000000)에서 (ID를 선택하십시오) a;

- index create create index idx_value on marge_table (value);

- 쿼리 특정 값 설명 선택 *에서 value = 12345에서 guge_table;

이 예에서는 백만 행이있는 테이블을 만들고 value 열에 인덱스를 만듭니다. EXPLAIN 명령을 통해 MySQL이 인덱스를 사용하고 쿼리의 실행 계획을 사용하는지 확인할 수 있습니다.

고급 사용

이제 인덱스 카디널리티를 사용하여 복잡한 쿼리를 최적화하는 방법을 보여주는보다 복잡한 예를 살펴 보겠습니다.

 - 여러 열이있는 테이블 생성 테이블 complex_table을 만듭니다 (
    ID int 기본 키,
    카테고리 바르 차 (50),
    하위 카테고리 Varchar (50),
    가치 int
);

- Data Insert insert into Complex_Table (ID, 카테고리, 하위 범주, 값) 
A.ID, 
       A.Id % 3 = 0이면 'A'시기 A.Id % 3 = 1이면 'B'else 'C'End,
       A.id % 5 = 0이면 'x'가 'x'인 경우 A.Id % 5 = 1 때 'y'else' z '끝,
       바닥 (rand () * 10000000)
From (Information_schema.columns Limit 10000000)에서 (ID를 선택하십시오) a;

- composite index create index idx_category_subcategory_value complex_table (category, subcategory, value);

- 특정 범주 및 하위 카테고리에서 값을 쿼리하여 선택 *에서 complex_table에서 선택 
여기서 범주 = 'a'및 하위 범주 = 'x'및 value = 12345;

이 예에서는 category , subcategory 및 value 열이 포함 된 복합 색인을 만듭니다. EXPLAIN 명령을 통해 MySQL 이이 복합 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화하는 방법을 알 수 있습니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

인덱스를 사용할 때의 일반적인 오류는 다음과 같습니다.

• 인덱스가 사용되지 않음 : 때때로 MySQL은 인덱스를 사용하지 않기로 결정할 수 있으며, 이는 통계가 부정확하거나 쿼리 조건이 인덱스에 적합하지 않을 수 있습니다. 인덱스는 FORCE INDEX 통해 강제로 사용할 수 있지만주의해서 사용해야합니다.

• 인덱스가 너무 많습니다 : 인덱스가 너무 많으면 데이터가 변경 될 때마다 인덱스가 업데이트되어야하므로 삽입 및 업데이트의 오버 헤드가 증가합니다. SHOW INDEX 명령을 통해 현재 테이블의 인덱스 상태를보고 실제 요구에 따라 조정할 수 있습니다.

• 부정확 한 인덱스 카디널리티 추정 : 지수 카디널리티 추정치가 부정확 한 경우 MySQL이 잘못된 최적화 결정을 내릴 수 있습니다. 카디널스 추정의 정확성을 보장하기 위해 ANALYZE TABLE 명령을 통해 통계를 업데이트 할 수 있습니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 인덱스 카디널리티 및 쿼리 성능을 최적화하려면 다양한 요인을 포괄적으로 고려해야합니다. 실질적인 최적화 팁과 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 정기적으로 통계를 업데이트하십시오 : ANALYZE TABLE 명령을 사용하여 정기적으로 테이블 통계를 업데이트하여 MySQL이 정확한 최적화 결정을 내릴 수 있는지 확인하십시오.

• 오른쪽 인덱스 유형을 선택하십시오 . 데이터의 특성에 따라 오른쪽 인덱스 유형을 선택하십시오. 예를 들어, B-Tree 지수는 범위 쿼리에 적합하지만 해시 인덱스는 정확한 일치에 적합합니다.

• 과도한 색인을 피하십시오 : 필요한 열에서만 인덱스를 생성하고 삽입이 저하되고 업데이트 성능이 저하되는 과도한 인덱스를 피하십시오.

• 오버레이 인덱스 사용 : 가능하면 오버레이 인덱스를 사용하면 테이블 백 작업을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어:

 marge_table (value, id)에서 index idx_value_id를 만듭니다.
value = 12345 인 marge_table에서 선택 ID를 설명하십시오.

이 예에서는 idx_value_id 인덱스가 쿼리에 필요한 모든 열을 덮어 쓰고 테이블 백 작업을 피합니다.

• 모니터링 및 조정 : EXPLAIN 및 EXPLAIN ANALYZE 명령을 사용하여 쿼리의 실행 계획을 모니터링하고 실제 조건에 따라 인덱스 및 쿼리를 조정하십시오.

이러한 팁과 관행을 통해 MySQL에서 인덱스 카디널리티를 더 잘 이해하고 최적화하여 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 인덱스 카디널리티를 최적화하여 몇 초 밖에 걸리지 않는 쿼리를 최적화하여 사용자 경험을 향상시킬뿐만 아니라 서버로드를 크게 줄입니다.

이 기사가 MySQL 쿼리 성능에 대한 인덱스 카디널리티의 영향을 이해하고 실제 응용 프로그램 에이 지식을 유연하게 적용하는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 MySQL의 인덱스 카디널리티는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!