설명 명세서를 사용하여 쿼리 성능을 분석 할 수있는 방법은 무엇입니까?

설명 설명은 SQL 쿼리 성능을 분석하고 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 1. 쿼리 계획을 보려면 설명 명세서를 실행하십시오. 2. 출력 결과를 분석하고 액세스 유형, 인덱스 사용량 및 조인 순서에주의를 기울이십시오. 3. 분석 결과를 기반으로 인덱스 생성 또는 조정, 조인 작업을 최적화하며 전체 테이블 스캔을 피하여 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

소개

데이터베이스 최적화에서 쿼리 성능을 효율적으로 분석하고 개선하는 방법은 항상 미국 프로그래머에게 큰 관심사였습니다. 오늘, 나는 설명 진술을 사용하여 SQL 쿼리의 내부 메커니즘을 들여다 보는 방법에 대해 이야기하고 싶습니다. 이는 수년 동안 데이터베이스를 조정할 때 비밀 무기 중 하나입니다. 이 기사를 통해 설명 설명을 사용하여 쿼리 성능 문제를 진단하고 실제 전투에서 요약 한 실용적인 기술을 익히는 방법을 배우게됩니다.

기본 지식 검토

설명 진술은 데이터베이스 튜닝 플레이어에게 좋은 도우미라고 할 수 있습니다. 선택한 색인, 테이블 스캔 방법 및 예상 실행 비용과 같은 쿼리를 실행할 때 데이터베이스의 의사 결정 프로세스를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 간단히 말해서 설명하면 쿼리 계획을 최적화하는 데 중요합니다.

설명을 사용하기 전에 인덱스, 테이블 스캔, 조인 작업 등과 같은 기본 SQL 구문 및 데이터베이스 실행 계획에 대한 특정 이해가 있는지 확인하십시오. 설명 출력을 이해하기위한 기초입니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

설명의 정의 및 기능

설명 진술의 목적은 쿼리를 실행할 때 데이터베이스 내부에서 어떤 일이 발생하는지 확인하는 것입니다. 쿼리의 실행 계획을 분석하고 성능 병목 현상을 식별하는 데 도움이되는 일련의 정보를 반환합니다.

예를 들어, MySQL에서는 다음과 같은 설명을 사용할 수 있습니다.

 10 세> 30 인 사용자로부터 선택 *;

이 명령은 사용 된 인덱스, 스캔 방법, 추정 행 수 등을 포함하여 쿼리의 실행 계획을 반환합니다.

작동 방식

설명 설명을 실행하면 데이터베이스가 쿼리를 분석 한 다음 실행 계획을 생성합니다. 이 계획에는 다음과 같은 쿼리를 실행할 때 데이터베이스가 수행 할 단계가 포함됩니다.

• 선택된 액세스 방법 (예 : 인덱스 스캔, 전체 테이블 스캔)
• 추정 행 카운트 및 비용
• 사용 된 색인
• 조인 작업 순서

이 정보를 분석하면 쿼리가 인덱스를 효과적으로 활용하는지 여부, 불필요한 전체 테이블 스캔이 있는지 여부 및 조인 작업 순서를 최적화 할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

분석 할 때 액세스 유형을 나타내는 type 필드에 특별한주의를 기울이십시오. ALL 최악의 성능으로 전체 테이블 스캔을 의미합니다. index 평균 성능을 가진 인덱스 스캔을 의미합니다. ref , eq_ref 등은 성능이 우수한 인덱스를 사용하여 검색을 나타냅니다.

사용의 예

기본 사용

간단한 예를 살펴 보겠습니다. orders 테이블이 있고 상태 shipped 포함 된 모든 주문을 찾고 싶다고 가정 해 봅시다.

 select *에서 status = '배송 된 순서에서 선택 *;

출력은 다음과 같습니다.

 ------------------------------------------------------------------------------------ 
| id | select_type | 표 | 파티션 | 유형 | 가능한 _keys | 키 | key_len | ref | 줄 | 필터링 | 추가 |
 ------------------------------------------------------------------------------------ 
| 1 | 단순 | 주문 | 널 | 모두 | 상태 _index | 널 | 널 | 널 | 1000 | 10.00 | 여기서 |
 ------------------------------------------------------------------------------------

이 출력에서 ​​데이터베이스가 전체 테이블 스캔 ( type 은 ALL )을 선택했으며 인덱스가 사용되지 않음을 알 수 있습니다 ( key 는 NULL ). 이는 쿼리를 최적화하기 위해 status 필드에 인덱스를 만들어야 할 수도 있음을 나타냅니다.

고급 사용

때로는 쿼리에는 여러 테이블의 조인 작업이 포함되며 설명 순서를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리가 두 개의 테이블, orders 및 customers 있다고 가정하면 배송 된 모든 주문에 대한 고객 정보를 쿼리하려고합니다.

 C.Name, O.Order_date를 선택하십시오. C C.ID = O.Customer_id에서 ORDERS O ORDERS O ORDERS O.STATUS = 'SHIPPING';

출력은 다음과 같습니다.

 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
| id | select_type | 표 | 파티션 | 유형 | 가능한 _keys | 키 | key_len | ref | 줄 | 필터링 | 추가 |
 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
| 1 | 단순 | o | 널 | ref | 상태 _index | 상태 _index | 768 | Const | 100 | 100.00 | 여기서 |
| 1 | 단순 | C | 널 | eq_ref | 1 차 | 1 차 | 4 | db.o.customer_id | 1 | 100.00 | 널 |
 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

출력에서 데이터베이스가 먼저 orders 테이블을 스캔 한 다음 customer_id 인덱스를 통해 customers 테이블을 찾는 것을 볼 수 있습니다. 이 조인 순서는 먼저 기준을 충족하는 주문을 필터링 한 다음 해당 고객 정보를 찾기 때문에 합리적입니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

설명을 사용할 때, 몇 가지 일반적인 오해가 있습니다.

• 출력 오해 결과 : 설명의 출력 결과는 실제 상황과 함께 해석되어야합니다. 예를 들어, rows 필드는 예상 행 수를 나타내지 만 실제로 실행 된 경우 다를 수 있습니다.
• 가입 순서를 무시하십시오 : 멀티 테이블 조인이되면 가입 주문은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 설명을 통해 조인 순서를 조정하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.
• 인덱스를 사용하지 않음 : 설명에 따르면 인덱스가 사용되지 않았 음을 보여 주면 관련 필드에 인덱스를 만들어야 할 수도 있습니다.

디버깅 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 인덱스 조정 : 인덱스 생성 또는 조정 설명의 출력에 따라 쿼리를 최적화합니다.
• 쿼리 다시 작성 : 때로는 하위 쿼리를 피하는 것과 같은 쿼리를 다시 작성하여 성능을 최적화 할 수 있습니다.
• 결합 순서 분석 : 최소 데이터를 먼저 필터링 한 다음 조인 작업을 수행하도록 설명을 통해 조인 순서를 조정하십시오.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 쿼리 성능을 최적화하기 위해 설명을 사용하는 방법은 무엇입니까? 다음은 수년간의 경험에서 요약 한 몇 가지 제안입니다.

• 인덱스 최적화 : 설명 출력에 따라 쿼리가 적절한 인덱스를 사용하는지 확인하십시오. 인덱스가 사용되지 않으면 관련 필드에서 인덱스를 만들어야 할 수도 있습니다.
• 전체 테이블 스캔을 피하십시오 : 전체 테이블 스캔 ( ALL type )을 피하십시오. 인덱스를 만들거나 쿼리를 다시 작성하여 최적화 할 수 있습니다.
• 조인 작업 최적화 : 조인 작업을 수행하기 전에 최소 데이터가 필터링되도록 설명을 통해 조인 작업 순서를 분석합니다.
• 오버레이 인덱스 사용 : 오버레이 인덱스를 사용하면 ( Extra 필드가 Using index 있음) 가능한 경우 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

실제 프로젝트에서는 한 번 사례를 만났습니다. 복잡한 쿼리에는 여러 테이블의 조인 작업이 포함됩니다. 설명 분석을 통해, 결합 순서는 불합리한 것으로 밝혀졌으며, 성능 문제가 발생했습니다. 조인 순서를 조정하고 적절한 인덱스를 작성함으로써 쿼리 시간은 최종 몇 분에서 몇 초로 줄어 듭니다.

요컨대, 설명 진술은 미국 데이터베이스 튜너를위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 쿼리의 실행 계획을 심도있게 이해하여 성능 병목 현상을 찾고 최적화 할 수 있습니다. 이 기사가 실제 프로젝트에서 쿼리 성능을 향상시키는 기술을 더 잘 마스터하고 더 잘 마스터하는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 설명 명세서를 사용하여 쿼리 성능을 분석 할 수있는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!