Make Me Cry Make Me Smile MySQL 최적화에 관한 8가지 아주 좋은 경험

1. 가장 적합한 필드 속성을 선택하세요.

MySQL은 대용량 데이터에 대한 액세스를 잘 지원할 수 있지만 일반적으로 데이터베이스의 테이블이 작을수록 쿼리 실행 속도가 빨라집니다. 따라서 테이블을 생성할 때 더 나은 성능을 얻기 위해 테이블의 필드 너비를 최대한 작게 설정할 수 있습니다. 예를 들어 우편 번호 필드를 정의할 때 이를 CHAR(255)로 설정하면 데이터베이스에 불필요한 공간이 추가됩니다. CHAR(6)은 괜찮기 때문에 VARCHAR 유형을 사용해도 중복됩니다. 마찬가지로 가능하다면 BIGINT 대신 MEDIUMINT를 사용하여 정수 필드를 정의해야 합니다.
효율성을 높이는 또 다른 방법은 가능한 경우 필드를 NOT NULL로 설정하여 나중에 쿼리를 실행할 때 데이터베이스가 NULL 값을 비교할 필요가 없도록 하는 것입니다.
'지방' 또는 '성별'과 같은 일부 텍스트 필드의 경우 ENUM 유형으로 정의할 수 있습니다. 왜냐하면 MySQL에서는 ENUM 유형이 숫자 데이터로 처리되고, 숫자 데이터는 텍스트 유형보다 훨씬 빠르게 처리되기 때문입니다. 이런 방식으로 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 서브 쿼리(Sub-Queries) 대신 조인(JOIN)을 사용하세요.
MySQL은 4.1부터 SQL 서브 쿼리를 지원합니다. 이 기술을 사용하면 SELECT 문을 사용하여 쿼리 결과의 단일 열을 만든 다음 이 결과를 다른 쿼리의 필터 조건으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 기본 고객 정보 테이블에서 주문이 없는 고객을 삭제하려면 하위 쿼리를 사용하여 먼저 판매 정보 테이블에서 주문을 한 모든 고객의 ID를 검색한 후 그 결과를 다음으로 전달하면 됩니다. 아래와 같이 기본 쿼리 ：
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM salesinfo)
하위 쿼리를 사용하면 논리적으로 한 번에 여러 단계를 완료해야 하는 많은 SQL 작업을 완료할 수 있으며 피할 수도 있습니다. 트랜잭션이나 테이블 잠금이 죽고 쓰기 쉽습니다. 그러나 경우에 따라 하위 쿼리를 보다 효율적인 조인(JOIN)으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어 주문 기록이 없는 모든 사용자를 추출한다고 가정하면 다음 쿼리를 사용하여 완료할 수 있습니다.
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT IN (Select CustomerID FROM salesinfo); 이 쿼리를 완료하는 연결(JOIN)이 훨씬 빨라집니다. 특히 salesinfo 테이블에 CustomerID에 대한 인덱스가 있는 경우 쿼리는 다음과 같습니다.
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL; 🎜>조인(JOIN)은 MySQL이 이 논리적 2단계 쿼리를 완료하기 위해 메모리에 임시 테이블을 생성할 필요가 없기 때문에 더 효율적입니다.
3. Union(UNION)을 사용하여 수동으로 생성된 임시 테이블 교체

MySQL은 버전 4.0부터 UNION 쿼리를 지원합니다. UNION 쿼리는 쿼리에서 임시 테이블을 사용해야 하는 두 개 이상의 SELECT 쿼리를 병합할 수 있습니다. 클라이언트의 쿼리 세션이 종료되면 데이터베이스가 깔끔하고 효율적으로 유지되도록 임시 테이블이 자동으로 삭제됩니다. UNION을 사용하여 쿼리를 생성하는 경우 여러 SELECT 문을 연결하는 키워드로 UNION만 사용하면 됩니다. 모든 SELECT 문의 필드 수는 동일해야 합니다. 다음 예에서는 UNION을 사용한 쿼리를 보여줍니다.
SELECT 이름, 전화번호 FROM 클라이언트 UNION SELECT 이름, 생년월일 FROM 작성자 UNION SELECT 이름, 공급자 FROM 제품
4. 거래

하위 쿼리(Sub-Queries)를 사용할 수 있지만 조인; ( JOIN ) 및 Union ( UNION )을 사용하여 다양한 쿼리를 생성하지만 하나 또는 몇 개의 SQL 문만으로 모든 데이터베이스 작업을 완료할 수 있는 것은 아닙니다. 특정 종류의 작업을 완료하려면 일련의 명령문이 필요한 경우가 더 많습니다.
그러나 이 경우 이 명령문 블록의 특정 명령문이 잘못 실행되면 전체 명령문 블록의 작동이 불확실해집니다. 두 개의 관련 테이블에 동시에 특정 데이터를 삽입하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 테이블이 성공적으로 업데이트된 후 데이터베이스에서 예기치 않은 상황이 발생하여 두 번째 테이블의 작업이 완료되지 않을 수 있습니다. 이런 방식으로 데이터가 불완전해지고 데이터베이스에 있는 데이터도 삭제됩니다.
이런 상황을 피하려면 트랜잭션을 사용해야 합니다. 그 기능은 명령문 블록의 모든 명령문이 성공하거나 실패하는 것입니다. 즉, 데이터베이스 내 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있습니다. 트랜잭션은 BEGIN 키워드로 시작하고 COMMIT 키워드로 끝납니다. 이 기간 동안 SQL 작업이 실패하면 ROLLBACK 명령은 BEGIN이 시작되기 전의 상태로 데이터베이스를 복원할 수 있습니다.
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE Inventory SET Quantity=11 WHERE item='book';
COMMIT
사용자가 여러 명일 때 동일한 데이터 소스를 동시에 사용하는 경우 데이터베이스 잠금 방법을 사용하여 사용자에게 안전한 액세스 방법을 제공할 수 있으며 이를 통해 사용자의 작업이 다른 사용자의 방해를 받지 않도록 할 수 있습니다.

5. 테이블 잠금
트랜잭션은 데이터베이스의 무결성을 유지하는 매우 좋은 방법이지만, 독점성으로 인해 특히 대규모 애플리케이션 시스템에서는 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 트랜잭션이 실행되는 동안 데이터베이스가 잠기므로 다른 사용자 요청은 트랜잭션이 끝날 때까지만 기다릴 수 있습니다. 소수의 사용자만이 데이터베이스 시스템을 사용한다면 거래에 미치는 영향은 큰 문제가 되지 않으나, 전자상거래 웹사이트에 접속하는 등 수천 명의 사용자가 동시에 데이터베이스 시스템에 접속한다면 거래에 미치는 영향은 심각할 것입니다. 응답 지연.
사실 어떤 경우에는 테이블을 잠그면 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 다음 예에서는 잠금 테이블 방법을 사용하여 이전 예의 트랜잭션 기능을 완료합니다.
LOCK TABLE Inventory WRITE Select Quantity FROM Inventory WHERE Item='book'
…
UPDATE Inventory SET Quantity=11 WHERE Item='book'
UNLOCK TABLES
여기에서는 SELECT 문은 초기 데이터를 꺼내고 일부 계산을 통해 UPDATE 문을 사용하여 새 값을 테이블에 업데이트합니다. WRITE 키워드가 포함된 LOCK TABLE 문은 UNLOCK TABLES 명령이 실행되기 전에 인벤토리를 삽입, 업데이트 또는 삭제하기 위한 다른 액세스가 없도록 보장합니다.
6. 외래 키
를 사용하여 테이블을 잠그면 데이터의 무결성을 유지할 수 있지만 데이터의 관련성을 보장할 수는 없습니다. 이때 외래 키를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 외래 키를 사용하면 각 판매 레코드가 기존 고객을 가리키도록 할 수 있습니다. 여기서 외래 키는 customerinfo 테이블의 CustomerID를 salesinfo 테이블의 CustomerID에 매핑할 수 있습니다. 유효한 CustomerID가 없는 레코드는 salesinfo에 업데이트되거나 삽입되지 않습니다.
CREATE TABLE customerinfo(CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID)) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo(SalesID INT NOT NULL, CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), FOREIGN KEY( CustomerID) REFERENCES customerinfo (CustomerID) ON DELETE CASCADE ) TYPE = INNODB
예제에서 "ON DELETE CASCADE" 매개변수에 유의하세요.이 매개변수는 customerinfo 테이블의 고객 레코드가 삭제될 때 salesinfo 테이블의 고객과 관련된 모든 레코드도 자동으로 삭제되도록 보장합니다. MySQL에서 외래 키를 사용하려면 테이블을 생성할 때 테이블 유형을 트랜잭션에 안전한 InnoDB 유형으로 정의해야 합니다. 이 유형은 MySQL 테이블의 기본 유형이 아닙니다. 정의 방법은 CREATE TABLE 문에 TYPE=INNODB를 추가하는 것입니다. 예에 표시된 것처럼.
7. 인덱스 사용
인덱스는 데이터베이스 성능을 향상시키는 일반적인 방법으로, 특히 쿼리 문에 MAX()가 포함된 경우 데이터베이스 서버가 인덱스가 없는 경우보다 훨씬 빠르게 특정 행을 검색할 수 있습니다. ) 및 ORDER BY 명령을 사용하면 성능 향상이 더욱 분명해집니다. 그렇다면 어떤 필드를 색인화해야 할까요? 일반적으로 인덱스는 JOIN, WHERE 판단 및 ORDER BY 정렬에 사용되는 필드에 구축되어야 합니다. 중복된 값이 많이 포함된 데이터베이스의 필드를 색인화하지 마십시오. ENUM 유형 필드의 경우 customerinfo의 "province" 필드와 같이 많은 수의 중복 값이 ​​있을 가능성이 매우 높습니다. 이러한 필드에 인덱스를 구축하면 반대로 속도가 느려질 수도 있습니다. 데이터베이스 성능. 테이블을 생성할 때 적절한 인덱스를 동시에 생성할 수도 있고, 나중에 ALTER TABLE 또는 CREATE INDEX를 사용하여 인덱스를 생성할 수도 있습니다. 또한 MySQL은 버전 3.23.23부터 전체 텍스트 인덱싱 및 검색을 지원합니다. 전체 텍스트 인덱스는 MySQL의 FULLTEXT 유형 인덱스이지만 MyISAM 유형 테이블에만 사용할 수 있습니다. 대규모 데이터베이스의 경우 FULLTEXT 인덱스 없이 테이블에 데이터를 로드한 다음 ALTER TABLE 또는 CREATE INDEX를 사용하여 인덱스를 생성하는 것이 매우 빠릅니다. 그러나 이미 FULLTEXT 인덱스가 있는 테이블에 데이터를 로드하면 실행 프로세스가 매우 느려집니다.
8. 최적화된 쿼리문
대부분의 경우 인덱스를 사용하면 쿼리 속도를 높일 수 있지만, SQL문을 적절하게 사용하지 않으면 인덱스가 제 역할을 하지 못하게 됩니다. 다음은 주의해야 할 몇 가지 측면입니다. 첫째, 동일한 유형의 필드 간에 비교 작업을 수행하는 것이 가장 좋습니다. MySQL 버전 3.23 이전에는 이는 필수 조건이기도 했습니다. 예를 들어, 인덱스된 INT 필드는 BIGINT 필드와 비교할 수 없지만, 특별한 경우로 CHAR 유형 필드와 VARCHAR 유형 필드의 필드 크기가 동일한 경우 비교할 수 있습니다. 둘째, 인덱스된 필드에서 작동하는 함수를 사용하지 마십시오.
예를 들어 DATE 유형 필드에 YEAR() 함수를 사용하면 인덱스가 제대로 작동하지 않습니다. 따라서 다음 두 쿼리는 동일한 결과를 반환하지만 후자가 전자보다 훨씬 빠릅니다.
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)SELECT * FROM order WHERE OrderDate숫자 필드를 계산할 때도 동일한 상황이 발생합니다.
SELECT * FROM Inventory WHERE Amount/7SELECT * FROM Inventory WHERE Amount위의 두 쿼리도 동일한 결과를 반환하지만 후속 쿼리는 이전 쿼리보다 훨씬 빠릅니다. 하나. 셋째, 문자 필드를 검색할 때 LIKE 키워드와 와일드카드를 사용하는 경우가 있습니다. 이 접근 방식은 간단하지만 시스템 성능이 저하되기도 합니다. 예를 들어 다음 쿼리는 테이블의 모든 레코드를 비교합니다.
SELECT * FROM books WHERE name LIKE 'MySQL%';
그러나 다음 쿼리를 사용하면 반환되는 결과는 동일하지만 속도가 훨씬 빠릅니다.
SELECT * FROM books WHERE name> = 'MySQL' AND name마지막으로 MySQL이 쿼리에서 자동 유형 변환을 수행하지 않도록 주의해야 합니다. 변환 프로세스로 인해 인덱스도 무효화되기 때문입니다.

위 내용은 Make me cry make me smile의 아주 좋은 MySQL 최적화 경험 8가지를 소개하고 있으며, PHP 튜토리얼에 관심이 있는 친구들에게 도움이 되길 바랍니다.