MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까?

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

소개

MySQL에서 인덱싱은 쿼리 성능을 최적화하기위한 핵심 도구이지만 때로는 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠릅니다. 이것은 약간 반 직관적으로 들릴 수 있지만 실제로 전체 테이블 스캔은 특정 상황에서 더 나은 성능을 제공합니다. 오늘 우리는 이러한 상황과 왜이 현상이 발생하는지에 대해 논의 할 것입니다. 이 기사를 통해 전체 테이블 스캔의 장점과 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을하는 방법에 대해 배웁니다.

기본 지식 검토

MySQL에서 인덱싱은 데이터베이스가 데이터를 신속하게 찾아서 검색하는 데 도움이되는 데이터 구조입니다. 공통 색인 유형에는 B-Tree Index, Hash Index 등이 포함됩니다. 인덱싱 기능은 쿼리 중에 스캔 해야하는 데이터의 양을 줄여 쿼리 효율을 향상시키는 것입니다. 그러나 인덱싱은 전능하지 않으며 때로는 전체 테이블 스캔이 더 빠릅니다.

전체 테이블 스캔은 테이블의 모든 행을 읽는 MySQL의 작동을 말합니다. 이 접근법은 일반적으로 데이터 볼륨이 적을 때 허용되지만 데이터 볼륨이 증가함에 따라 전체 테이블 스캔의 성능이 크게 떨어집니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

전체 테이블 스캔 및 인덱스의 정의 및 기능

전체 테이블 스캔은 테이블의 모든 행을 읽는 MySQL의 작동을 말합니다. 이 접근법은 일반적으로 데이터 볼륨이 적을 때 허용되지만 데이터 볼륨이 증가함에 따라 전체 테이블 스캔의 성능이 크게 떨어집니다.

인덱싱 기능은 쿼리 중에 스캔 해야하는 데이터 양을 줄여 쿼리 효율을 향상시키는 것입니다. 인덱싱을 사용하면 MySQL은 전체 테이블을 스캔하지 않고 필요한 데이터 행을 빠르게 찾을 수 있습니다.

작동 방식

MySQL이 쿼리를 실행하면 쿼리 조건 및 테이블 통계에 따라 전체 테이블 스캔 또는 인덱스를 사용할 것인지 결정합니다. MySQL이 인덱스를 사용하는 것이 전체 테이블 스캔보다 비용이 많이 드는 것으로 추정하면 전체 테이블 스캔을 선택합니다.

전체 테이블 스캔의 원리는 테이블의 모든 행을 순차적으로 읽는 것입니다. 이는 데이터 볼륨이 작을 때 더 효율적입니다. 인덱싱의 원리는 인덱스 트리를 통해 데이터 행을 빠르게 찾는 것입니다. 이는 데이터 볼륨이 클 때 더 효율적입니다.

사용의 예

전체 테이블을 스캔하는 것이 더 빠를 수 있습니다

경우에 따라 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 상황은 다음과 같습니다.

• 더 작은 데이터 볼륨 : 테이블의 데이터 양이 작을 때 전체 테이블을 스캔하는 오버 헤드는 더 작고 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 예를 들어, 테이블에 수백 행의 데이터가있는 경우 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다.

 - 표에 500 행의 데이터가 있다고 가정합니다.

• 쿼리는 많은 양의 데이터를 반환합니다 . 쿼리에서 반환 된 행 수가 테이블의 총 행 수의 상당 부분을 차지하면 인덱스를 사용하면 추가 오버 헤드가 추가 될 수 있습니다. 예를 들어, 테이블에 10,000 행의 데이터가 있고 쿼리가 9,000 행의 데이터를 반환하는 경우 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다.

 - 표에 10,000 행의 데이터가 있다고 가정하면 쿼리는 9000 행 선택을 반환합니다.

• 인덱스 된 열에는 선택성이 높지 않습니다 . 인덱스 된 열의 값 분포가 고르지 않으면 인덱스의 선택성이 낮 으면 인덱스를 사용하는 것이 전체 테이블 스캔보다 더 나빠질 수 있습니다. 예를 들어, 테이블에 10,000 행의 데이터가 있고 인덱스 열 (예 : 성별)에 대해 두 가지 값 만있는 경우 인덱스를 사용하는 것이 전체 테이블 스캔을 사용하는 것보다 더 나빠질 수 있습니다.

 - 테이블에 10000 행의 데이터가 있다고 가정하고 Gender = 'Male'이있는 사용자의 성별 열 선택 *에 대해 두 가지 값 만 있다고 가정합니다.

• 복잡한 쿼리 : 일부 복잡한 쿼리에서는 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 예를 들어, 쿼리에 여러 테이블의 조인이 포함되고 인덱스를 사용하는 데 조인 조건이 적합하지 않은 경우 전체 테이블 스캔이 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다.

 - 여러 테이블과 관련된 복잡한 쿼리를 가정합니다.
O.Customer_id = C.ID에서 고객 C에 가입하십시오
O.Product_id = P.ID의 제품 P에 가입하십시오
여기서 o.order_date> '2023-01-01';

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 프로그램에서 전체 테이블을 스캔할지 여부를 선택하는 방법 또는 특정 상황에 따라 인덱스를 결정해야합니다. 몇 가지 성능 최적화 및 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 쿼리 계획 분석 : EXPLAIN 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하여 MySQL이 쿼리를 실행하는 방법을 이해합니다. 쿼리 계획을 분석하면 전체 테이블 스캔을 사용하거나 인덱스를 사용하는 것이 더 적절합니다.

 - gender = 'male'이있는 사용자의 select *를 사용하여 쿼리 계획을 분석합니다.

• 최적화 인덱스 : 쿼리의 실제 상황에 따라 인덱스 설계 최적화. 인덱스 열이 매우 선택적이고 쿼리 조건에 적합한 지 확인하십시오.

 - 사용자 (이메일)에서 고도로 선택적 인덱스 생성 색인 IDX_USER_EMAIL 작성;

• 과도한 인덱스를 피하십시오 : 너무 많은 인덱스는 삽입, 업데이트 및 삭제의 오버 헤드를 증가시킬 수 있습니다. 따라서 인덱스 수와 성능 사이의 균형을 찾아야합니다.

 -과도하지 않으면-필요한 열에서만 인덱스를 생성하십시오.

• 정기적으로 테이블 유지 : 정기적으로 테이블을 유지하고 테이블 구조 및 인덱스를 최적화하며 쿼리 성능이 항상 최고인지 확인하십시오.

 - 정기적 인 유지 보수 테이블 최적화 테이블 사용자;

위의 분석 및 실습을 통해 전체 테이블 스캔 및 인덱싱의 장점과 단점을 더 잘 이해하고 실제 응용 분야에서 최상의 선택을 할 수 있습니다. 이 기사가 귀중한 통찰력과지도를 제공하기를 바랍니다.

위 내용은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!