Index는 데이터 검색 효율성을 높이고 데이터베이스의 IO 비용을 줄일 수 있으며, 인덱스는 데이터베이스의 정렬 비용도 줄일 수 있습니다. 정렬 그룹화 작업은 주로 CPU 리소스와 메모리를 소모하므로 정렬 및 그룹화 작업에서 인덱스를 잘 활용하면 CPU 리소스 소모를 크게 줄일 수 있습니다.
색인 생성 여부를 어떻게 결정하나요?
1. 쿼리의 조건으로 자주 사용되는
필드는 누구나 알고 있습니다. 자주 가르친다는 것은 무엇을 의미하는가? 실행하는 모든 SQL 문을 분석합니다. 하나씩 나열하는 것이 가장 좋습니다. 그러다 분석 결과 일부 필드가 대부분의 SQL 문 쿼리에 사용된다는 사실을 발견하고 이에 대한 인덱스를 과감하게 생성했습니다.
2. 고유성이 낮은 필드는 인덱싱에 적합하지 않습니다.
고유성이 낮은 필드란 무엇인가요? 상태 필드 및 유형 필드 등이 있습니다. 사용자 로그인 상태, 메시지 상태 등과 같은 몇 가지 고정 값만 저장하는 필드입니다. 이는 인덱스 스캐닝의 특성과 관련이 있습니다. 예를 들어, 인덱스를 통해 키 값 A와 B를 가진 일부 데이터를 찾고, A를 통해 일치하는 데이터 조각을 찾고, 이 데이터는 X 페이지에 있으며, 계속 스캔하고, A와 일치하는 데이터가 Y 페이지에 나타나는 것을 찾습니다. , 그러면 스토리지 엔진이 페이지 X의 데이터를 삭제하고 다시 스캔하며 페이지 X는 2번 또는 심지어 여러 번 스캔됩니다. 비유하자면, 동일한 데이터 페이지를 반복해서 읽고, 버리고, 다시 읽을 수 있으며, 이는 의심할 여지없이 스토리지 엔진의 IO 부담을 크게 증가시킵니다.
3. 업데이트빈번한 필드는 인덱스 생성에 적합하지 않습니다.
이 필드에 대한 인덱스를 생성할 때 필드 데이터를 다시 업데이트할 때 , 데이터베이스는 자동으로 해당 인덱스를 업데이트하므로 이 필드가 너무 자주 업데이트되면 인덱스가 지속적으로 업데이트되어 성능에 미치는 영향을 상상할 수 있습니다. 수십 번 검색되고 한 번 업데이트된 필드만 인덱싱 사양에 더 부합합니다. 필드가 동일한 기간에 여러 번 업데이트되면 해당 필드를 색인화할 수 없습니다.
4. where 조건에 나타나지 않는 필드는 인덱싱하면 안 됩니다.
이건 다들 아시리라 믿습니다.
위 내용은 MySQL 인덱스는 언제 생성되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 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.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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