mysql에서 인덱스는 해시 인덱스와 btree 인덱스의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
B-tree 인덱스는 어떤 상황에서 사용할 수 있나요?
1.전체 값 매칭 지수
예:
주문ID="123"
2. 가장 왼쪽 접두사 인덱스 쿼리와 일치
예: 사용자 ID 및 날짜 필드에 대한 공동 색인을 생성합니다.
그런 다음 조건으로 userId를 입력하면 해당 userid를 인덱스에 사용할 수 있습니다. 날짜를 조건으로 직접 입력하면 인덱스를 사용할 수 없습니다.
3. 일치 열 접두사 쿼리
예: order_sn like '134%' 이는 인덱스를 사용할 수 있습니다.
4. 일치하는 범위 값 쿼리
createTime>'2015-01-09' 및 createTime
5. 왼쪽 앞 열과 범위가 다른 열과 정확히 일치
예:
userId=1 및 createTime>'2016-9-18'
6. 인덱스에만 접근하는 쿼리를 커버링 인덱스라고 하며, 인덱스에는 쿼리 열의 데이터가 포함됩니다.
BTREE 지수의 한계
1. 인덱스의 가장 왼쪽 열부터 검색이 시작되지 않으면 인덱스를 사용할 수 없습니다.
예를 들어 공동 색인을 생성합니다.
orderId 및 createTime 필드는 결합 인덱스를 생성합니다. orderid 조건 없이 createTIme 조건만 입력하면 이 인덱스는 사용되지 않습니다.
2. 인덱스를 사용할 때 인덱스된 열을 건너뛸 수 없습니다.
3개 열:
날짜, 이름, 전화번호는 컬럼과 인덱스를 형성합니다. 쿼리 시 날짜와 전화번호만 입력하면 날짜만 필터링용 인덱스로 사용할 수 있습니다.
3.NOT IN 및 연산은 인덱스를 사용할 수 없습니다.
4. 쿼리의 특정 열에 대한 범위 쿼리가 있는 경우 오른쪽에 있는 모든 열은 인덱스를 사용할 수 없습니다.
해시 인덱스의 특징
해시 인덱스는 해시 테이블을 기반으로 구현됩니다. 해시 인덱스는 쿼리 조건이 해시 인덱스의 모든 열과 정확히 일치하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 동등한 쿼리만 가능합니다.
해시 인덱스의 모든 열에 대해 스토리지 엔진은 각 행에 대한 해시 코드를 계산하고 해시 코드는 해시 인덱스에 저장됩니다.
제한사항:
1. 두 번 읽어야 하며, 먼저 해시를 읽어 해당 행을 찾은 다음 해당 행 데이터를 읽어야 합니다.
2.해시 인덱스는 정렬에 사용할 수 없습니다.
3. 정밀 검색만 지원되며, 부분 색인 검색, 범위 검색은 지원되지 않습니다.
해시 충돌:
해시 인덱스는 선택성이 낮은 필드에는 사용할 수 없지만, 선택성이 강한 열에서는 해시 인덱스를 생성하는 데 사용해야 합니다.
예: 성별 필드에 해시 인덱스를 생성하지 마세요.
색인을 사용하는 이유는 무엇인가요?
1. 인덱스는 스토리지 엔진이 스캔해야 하는 데이터 양을 크게 줄여줍니다. 인덱스가 데이터 크기보다 작습니다.
2. 인덱스는 임시 테이블을 사용하지 않도록 정렬하는 데 도움이 됩니다. 인덱스는 순서가 지정됩니다.
3. 인덱스는 무작위 I/0을 순차 IO로 전환할 수 있습니다
인덱스는 많을수록 좋나요?
1. 인덱스로 인해 쓰기 작업 비용이 증가합니다
2. 인덱스가 너무 많으면 쿼리 최적화 프로그램과 선택 시간이 늘어납니다.
인덱싱 전략
1. 인덱스 열에는 표현식이나 함수를 사용할 수 없습니다.
예: to_days(out_date) –to_days(current_date)
다음으로 변경됨:
out_date
2. 인덱스 크기는 특정 값을 초과할 수 없습니다.
inodb 인덱스 열 크기는 200 길이입니다.
3. 접두사 및 인덱스 열의 선택성.
테이블(계정)에 인덱스 idx_NAME을 생성합니다.
4. 조합지수
인덱스 컬럼의 순서를 선택하는 방법.
1. 자주 색인이 생성되는 열.
2. 선택도가 높은 컬럼이 우선 적용됩니다.
3. 작은 열에 인덱스를 만듭니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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