설명을 사용하여 MySQL 쿼리 실행 계획을 어떻게 분석합니까?

설명 명령은 MySQL이 쿼리를 실행하고 성능을 최적화하는 방법을 보여주는 데 사용됩니다. 1) 설명 액세스 유형, 인덱스 사용법 등을 포함한 쿼리 실행 계획을 표시합니다. 2) 설명 출력을 분석하여 전체 테이블 스캔과 같은 병목 현상을 찾을 수 있습니다. 3) 최적화 제안에는 적절한 인덱스 선택, 전체 테이블 스캔 방지, 결합 쿼리 최적화 및 오버레이 인덱스 사용이 포함됩니다.

소개

데이터베이스 최적화 및 성능 튜닝의 여정에서 MySQL의 설명 명령은 의심 할 여지없이 우리 손에 강력한 도구입니다. 오늘, 우리는 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하기 위해 설명을 사용하는 방법을 다룰 것입니다. 이 기사를 통해 설명 출력 필드를 해석하고 쿼리 성능에 미치는 영향을 이해하고 실질적인 최적화 기술을 마스터하는 방법을 배우게됩니다. 신생 데이터베이스 관리자이든 숙련 된 개발자이든,이 기사는 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

기본 지식 검토

설명을 시작하기 전에 MySQL 쿼리 최적화의 몇 가지 기본 개념을 검토해 봅시다. MySQL의 Query Optimizer는 쿼리 문의 구조, 표 통계 및 인덱스에 따라 실행 계획을 생성합니다. 이 계획은 쿼리가 테이블에 액세스하는 방법, 색인 사용 및 테이블에 가입하는 방법 등을 결정합니다. 설명 명령은이 실행 계획을 보는 데 사용되는 도구입니다.

설명 명령은 MySQL이 쿼리를 최적화하는 데 중요한 쿼리를 실행하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 설명 출력을 분석하면 전체 테이블 스캔, 인덱스 사용 등과 같은 잠재적 인 병목 현상을 찾을 수 있습니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

설명 명령의 정의 및 기능

설명 명령은 MySQL이 SELECT, Insert, Update 또는 Delete 문을 실행하는 방법을 보여주는 데 사용됩니다. 행 세트를 반환하고 각 행은 쿼리 계획의 단계를 나타냅니다. 이 정보를 통해 쿼리의 실행 순서, 액세스 유형, 사용 된 색인 및 기타 주요 정보를 이해할 수 있습니다.

예를 들어 다음 명령을 실행하십시오.

 10 세> 30 인 사용자로부터 선택 *;

id, select_type, 테이블, type, voily_keys, key, key_len, ref, rows, filtered 및 extra와 같은 필드가 포함 된 결과 세트가 나타납니다. 이 필드는 함께 쿼리 실행 계획을 설명합니다.

어떻게 설명 하는가

설명 명령을 실행하면 MySQL은 쿼리 실행을 시뮬레이션하지만 실제로 실행하지는 않습니다. 대신, 테이블에 액세스하는 방법, 인덱스 사용 방법, 테이블에 가입하는 방법 등에 대한 실행 계획을 반환합니다.

• ID : 쿼리의 선택 식별자를 나타냅니다. 각 선택 항에 고유 한 ID가 있습니다.
• select_type : 단순, 1 차, 파생 등과 같은 쿼리 유형을 나타냅니다.
• 표 : 쿼리와 관련된 테이블 이름을 나타냅니다.
• 유형 : 모든 (전체 테이블 스캔), 인덱스 (인덱스 스캔), 범위 (범위 스캔) 등의 액세스 유형을 나타냅니다. 쿼리 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 유형 필드는 쿼리를 최적화 할 때 핵심 초점입니다.
• 가능한 _keys : 사용될 수있는 인덱스를 나타냅니다.
• 키 : 실제 인덱스를 나타냅니다.
• key_len : 사용 된 인덱스 길이를 나타냅니다.
• Ref : 인덱스 열과 비교되는 열 또는 상수를 나타냅니다.
• 행 : MySQL이 스캔 할 행의 수를 나타냅니다.
• 필터링 : 필터링 된 행의 백분율을 나타냅니다.
• 추가 : 인덱스 사용, 위치 사용 등과 같은 추가 정보가 포함되어 있습니다.

이 필드를 통해 쿼리의 실행 계획에 대한 포괄적 인 이해를 가질 수 있고 최적화 지점을 찾을 수 있습니다.

사용의 예

기본 사용

기본 쿼리를 분석하는 간단한 예를 살펴 보겠습니다.

 10 세> 30 인 사용자로부터 선택 *;

출력은 다음과 같습니다.

 ----------------------------------------------------------------------------- 
| id | select_type | 표 | 유형 | 가능한 _keys | 키 | key_len | ref | 줄 | 추가 |
 ----------------------------------------------------------------------------- 
| 1 | 단순 | 사용자 | 범위 | age_index | age_index | 5 | 널 | 100 | 여기서 |
 -----------------------------------------------------------------------------

이 예에서는 MySQL이 범위 스캔에 Age_Index 인덱스를 사용하고 100 행의 데이터를 스캔 한 것으로 추정했습니다.

고급 사용

이제 여러 테이블의 결합과 관련된보다 복잡한 쿼리를 살펴 보겠습니다.

 select user.name, orders.order_id를 설명하십시오
사용자로부터
user.user_id = orders.user_id에서 주문에 가입하십시오
여기서 users.age> 30 및 Orders.total> 100;

출력은 다음과 같습니다.

 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 
| id | select_type | 표 | 유형 | 가능한 _keys | 키 | key_len | ref | 줄 | 추가 |
 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 
| 1 | 단순 | 사용자 | 범위 | age_index | age_index | 5 | 널 | 100 | 여기서 |
| 1 | 단순 | 주문 | eq_ref | 기본, user_id | user_id | 4 | test.users.user_id | 1 | 여기서 |
 -----------------------------------------------------------------------------------------------------

이 예에서는 MySQL이 먼저 사용자 테이블에서 범위 스캔을 수행 한 다음 user_id 인덱스를 사용하여 동일한 값 조인을 알 수 있습니다. 이는 쿼리 최적화기가 효율적인 실행 계획을 선택했음을 나타냅니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

설명을 사용할 때의 일반적인 오류는 다음과 같습니다.

• 전체 테이블 스캔 : 유형 필드가 모두로 표시되면 MySQL이 인덱스를 사용하지 않으므로 전체 테이블 스캔을 의미합니다. 이것은 일반적으로 성능 병목 현상의 소스입니다.
• 부적절한 인덱스 선택 : 가능한 _keys 및 키 필드로 표시된 색인이 일치하지 않으면 통계가 부정확하거나 인덱스 선택 전략이 잘못 되었기 때문일 수 있습니다.
• 조인 순서는 불합리합니다 . 멀티 테이블 쿼리에서 조인 순서는 성능에 영향을 미칩니다. 쿼리 문을 조정하거나 인덱스를 추가하여 최적화 할 수 있습니다.

이러한 문제를 디버깅하는 방법은 다음과 같습니다.

• 인덱스 추가 또는 조정 : 인덱스 추가 또는 조정은 설명 출력에 따라 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 쿼리 재 작성 : 때로는 간단한 쿼리를 다시 작성하면 실행 계획을 변경하고 전체 테이블 스캔 또는 기타 비효율적 인 작업을 피할 수 있습니다.
• 통계 업데이트 : 테이블 통계에 대한 정기적 인 업데이트는 MySQL 최적화기가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 애플리케이션에서 쿼리 성능을 최적화하려면 다양한 요소를 포괄적으로 고려해야합니다. 최적화 및 모범 사례에 대한 몇 가지 권장 사항은 다음과 같습니다.

• 적절한 인덱스 선택 : B-Tree Index, Hash Index 등과 같은 쿼리 모드에 따라 적절한 인덱스 유형을 선택하십시오. 인덱스가 쿼리에 필요한 열을 커버하고 불필요한 테이블 백 작업을 줄입니다.
• 전체 테이블 스캔을 피하십시오 : 인덱스를 추가하거나 쿼리를 다시 쓰면 전체 테이블 스캔을 피하십시오. 전체 테이블 스캔은 일반적으로 성능 병목 현상의 범인입니다.
• 연결 쿼리 최적화 : 멀티 테이블 쿼리에서 연결 순서 및 연결 유형을 합리적으로 선택하십시오. 설명을 사용하여 연결 쿼리의 실행 계획을 분석하여 최적의 연결 전략이 사용되도록하십시오.
• 오버레이 인덱스 사용 : 가능하면 오버레이 인덱스를 사용하면 I/O 작동이 줄어들고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 인덱스를 덮어 쓰면 MySQL은 쿼리를 뒤로 테이블 테이블하지 않고 인덱스에서 데이터 만 읽을 수 있습니다.
• 정기적으로 인덱스 유지 : 정기적으로 재건 또는 개편 인덱스는 인덱스의 효율성을 유지할 수 있습니다. 데이터가 변경되면 인덱스가 단편화되어 쿼리 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

이러한 관행을 통해 MySQL 쿼리의 성능을 크게 향상시키고 데이터베이스의 효율적인 작동을 보장 할 수 있습니다.

설명을 사용하여 쿼리 실행 계획을 분석 할 때는 잠재적 인 함정 및 최적화 지점에주의를 기울여야합니다.

• 통계의 정확도 : MySQL의 실행 계획은 표의 통계에 따라 다릅니다. 통계가 부정확 한 경우 Optimizer가 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 통계에 대한 정기적 인 업데이트가 필요합니다.
• 쿼리 다시 작성 : 때로는 간단한 쿼리 다시 작성하면 실행 계획이 크게 변경 될 수 있습니다. 예를 들어, 하위 쿼리를 조인 작업에 다시 작성하거나 임시 테이블을 사용하여 복잡한 쿼리를 단순화하십시오.
• 색인 선택 및 유지 보수 : 올바른 인덱스 유형을 선택하고 인덱스 유지 보수가 쿼리 최적화의 핵심입니다. 실제 쿼리 패턴 및 데이터 배포에 따라 인덱스를 선택하고 조정해야합니다.

요컨대, 설명 명령은 MySQL 쿼리를 최적화하는 중요한 도구입니다. 설명 출력을 깊이 이해하고 적용함으로써 쿼리 성능 문제를 효과적으로 발견하고 해결하고 데이터베이스의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사가 데이터베이스 최적화로가는 길에 대한 강력한 지원을 제공 할 수 있기를 바랍니다.

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