MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 추기경 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

소개

데이터베이스 최적화에서 인덱스의 역할은 자명하며 쿼리 성능에 대한 인덱스 카디널리티의 영향은 우리가 무시할 수없는 중요한 요소입니다. 오늘 우리는 MySQL 인덱스 카디널리티가 쿼리 성능에 어떤 영향을 미치는지 심층적으로 탐구 할 것입니다. 이 기사를 통해 카디널리티 개념, 쿼리 계획 선택에 미치는 영향 및 실제 응용 프로그램에서 인덱스 카디널리티를 조정하여 쿼리 성능을 최적화하는 방법에 대해 배웁니다.

기본 지식 검토

처음부터 시작하겠습니다. MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 주요 구조입니다. 인덱스 카디널리티는 인덱스의 고유 한 값 수를 말하며, 이는 쿼리 계획을 선택할 때 MySQL Optimizer의 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. 인덱스 카디널리티의 개념을 이해하려면 먼저 인덱스가 무엇인지, 데이터베이스의 역할을 검토해야합니다. 색인은 책의 디렉토리와 같으므로 필요한 데이터를 빠르게 찾는 데 도움이됩니다. 높은 추기경 지수는 더 고유 한 값을 의미하며, 이는 쿼리 성능이 높아질 수 있지만 낮은 카디널리티 인덱스는 반대 일 수 있습니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

색인 카디널리티의 정의 및 기능

인덱스 카디널리티는 인덱스 열의 다른 값 수를 나타냅니다. 높은 카디널리티는 인덱스 열의 값이 더 흩어져 있음을 의미하는 반면, 카디널티가 낮 으면 값이 더 집중되어 있음을 의미합니다. 예를 들어, 사용자 테이블이있는 경우 각 사용자의 ID가 고유하므로 user_id 테이블의 카디널리티가 높습니다. 남성 또는 여성의 두 가지 값 만 있기 때문에 gender 칼럼의 카디널리티는 낮습니다. 인덱스 카디널리티는 쿼리를 실행할 때 인덱스를 선택하려는 MySQL의 결정에 직접적인 영향을 미칩니다.

작동 방식

MySQL이 쿼리를 실행하면 통계에 따라 최적의 쿼리 계획을 선택합니다. 인덱스 카디널리티는 이러한 통계의 일부입니다. 높은 카디널리티 인덱싱을 사용하면 MySQL이 데이터를보다 효과적으로 좁힐 수 있기 때문에 특정 데이터 행을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 높은 추기경 지수를 쿼리하면 MySQL이 관련없는 행을 빠르게 건너 뛰고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 카디널리티 인덱스가 낮 으면 MySQL이 전체 테이블 스캔을 선택하게 될 수 있습니다. 인덱스의 경우에도 필요한 데이터를 찾으려면 많은 수의 행을 스캔해야합니다. 낮은 카디널리티 인덱스가 데이터 범위를 효과적으로 좁힐 수 없기 때문입니다.

 - 예 : 높은 카디널리티 인덱스 사용자에서 index idx_user_id 생성 (user_id);

- 예 : 낮은 카디널리티 인덱스 사용자 (성별)에 대한 색인 IDX_Gender 생성;

사용의 예

기본 사용

간단한 예를 살펴 보겠습니다. order_id 가 카디널리티가 높은 열이고 status 낮은 기중기의 열인 주문 테이블이 있다고 가정 해 봅시다. 쿼리 속도를 높이기 위해 인덱스를 만들 수 있습니다.

 테이블 주문 생성 (
    Order_id int 기본 키,
    상태 바르 차 (10)
);

Orders (order_id)에서 index idx_order_id를 작성합니다.
주문 (상태)에서 색인 IDX_STATUS를 만듭니다.

-query는 높은 추기경 색인 선택 * Orders에서 Order_id = 12345;

- 쿼리는 낮은 카디널리티 인덱스 선택 * 상태 = '배송 된'순서에서 *;

첫 번째 쿼리에서 MySQL은 특정 주문을 더 빨리 찾을 수 있으므로 idx_order_id 인덱스를 선호합니다. 두 번째 쿼리에서 MySQL은 status 열의 카디널리티가 낮고 인덱스 효과가 분명하지 않기 때문에 전체 테이블 스캔을 선택할 수 있습니다.

고급 사용

실제 응용 프로그램에서는 몇 가지 복잡한 쿼리 시나리오가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 관절 지수 사용. 공동 색인에서 인덱스 카디널리티의 순서는 쿼리 성능에도 영향을 미칩니다. column1 의 카디널리티가 높고 column2 의 카디널리티가 낮은 관절 지수 (column1, column2) 가 있다고 가정합니다.

 table_name에서 색인 IDX_COLUMN1_COLUMN2를 만듭니다 (column1, collect2);

- 유효한 쿼리 선택 * from table_name where column1 = 'value1'및 column2 = 'value2';

- 유효하지 않은 query 선택 * from table_name where column2 = 'value2';

유효한 쿼리에서 MySQL은 column1 의 High Cardinality Index를 사용하여 데이터를 먼저 좁히고 column2 의 낮은 카디널리티 인덱스를 사용할 수 있습니다. 잘못된 쿼리에서 MySQL은 먼저 데이터 범위를 좁히기 위해 column2 사용 할 수 없기 때문에 조인트 인덱싱을 효과적으로 사용할 수 없습니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

인덱스를 사용할 때 몇 가지 일반적인 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 인덱스 통계가 부정확하여 MySQL이 잘못된 쿼리 계획을 선택하게합니다. 현재 다음 방법을 통해 디버깅하고 최적화 할 수 있습니다.

• ANALYZE TABLE 명령을 사용하여 인덱스 통계를 업데이트하십시오.
• EXPLAIN 명령을 사용하여 쿼리 계획을보고 MySQL이 인덱스를 선택하는 방법을 알아보십시오.
• 높은 카디널리티 칼럼이 앞서 있는지 확인하기 위해 인덱스 순서, 특히 관절 인덱스에서 인덱스 순서를 조정하십시오.

 - 업데이트 인덱스 통계 분석 테이블 주문 분석;

- 쿼리 플랜보기 설명 선택 * Orders에서 Order_id = 12345;

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 쿼리 성능을 향상시키기 위해 인덱스 카디널리티를 최적화하는 것은 지속적인 프로세스입니다. 우리는 다음과 같이 최적화 할 수 있습니다.

• MySQL Optimizer에 정확한 데이터가 있는지 확인하기 위해 인덱스 통계를 정기적으로 업데이트합니다.
• 인덱스를 생성 할 때 높은 카디널리티 칼럼이 우선 순위가 부여되므로 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 저지성 열에서 인덱스를 생성하지 않으므로 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으므로 실제로 쿼리 성능을 저하시킬 수 있습니다.

다양한 방법 간의 성능 차이를 비교함으로써 쿼리 성능에서 높은 카디널리티 인덱싱의 장점을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 볼륨이 큰 테이블에서 높은 카디널리티 인덱스를 사용하면 쿼리 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

 - 높은 카디널리티 인덱스의 성능과 낮은 카디널리티 인덱스의 성능 비교 * where high_cardinality_column = 'value'
low_cardinality_column = 'value';

프로그래밍 습관과 모범 사례 측면에서 우리는 코드의 가독성과 유지에 중점을 두어야합니다. 예를 들어, 인덱스를 만들 때 검색에 의미있는 이름이 부여되어야하며, 이는 쿼리 계획을 볼 때 이해하기 쉽습니다.

 - 좋은 이름 지정 습관은 사용자 (user_id)에 index idx_user_id를 만듭니다.

요약하면, 쿼리 성능에 대한 MySQL 인덱스 카디널리티의 영향은 중요합니다. 인덱스 카디널리티를 이해하고 최적화함으로써 데이터베이스 쿼리 효율성을 크게 향상시켜 전체 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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