SQL을 최적화하는 30가지 일반적인 방법

mysql대량 데이터 처리 시 일부 최적화쿼리속도 방식

최근 업무상 필요로 인해 Mysql 데이터베이스의 select 쿼리문 관련 최적화 방법에 주목하기 시작했습니다.

제가 참여한 실제 프로젝트에서 mysql 테이블의 데이터량이 수백만에 도달하면 일반 SQL 쿼리의 효율성이 급락하고, 어디에 쿼리 조건이 많을 경우 쿼리가 수행되는지 확인했기 때문입니다. 속도는 참을 수 없습니다. 한번은 400만 개 이상의 레코드( 인덱스 포함)가 포함된 테이블에서 조건부 쿼리를 테스트한 적이 있는데, 쿼리 시간이 40초나 걸렸습니다. 그렇게 높은 쿼리 지연으로 인해 모든 사용자가 미치게 될 것이라고 생각합니다. . 따라서 SQL 문 쿼리의 효율성을 어떻게 향상시키는가는 매우 중요합니다. 다음은 인터넷에서 널리 유포되는 SQL 쿼리문 최적화 방법 30가지입니다.

1. where 절 연산자를 사용하지 마십시오. 🎜> 그렇지 않으면 엔진은 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.

2. 쿼리를 최적화하려면 전체 테이블 스캔을 피하십시오. 먼저 where 및

ord에 관련된 열에 인덱스를 생성하는 것을 고려하십시오.

3. where 절의 필드에 대한

null 값 판단을 피하십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 선택 id from t where num is null
num에 기본값 0을 설정하여 테이블의 num 열에 null 값이 없는지 확인한 후 다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.
select id from t where num =0

4. 조건을 연결하기 위해 where 절에서 또는 사용을 피하십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다:

select id from t where num=10 또는 num=20
다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.
select id from t where num=10

union all select id from t where num=20

5. 다음 쿼리도 전체 테이블 스캔을 초래합니다: (퍼센트 기호 앞에 올 수 없음)

select id from t where name like '�c%'
효율성을 높이기 위해 전체 텍스트 검색을 고려할 수 있습니다.

6. In과 not in도 주의해서 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 다음과 같이 전체 테이블 스캔으로 이어집니다.

select id from t where num in(1,2,3)
연속 값의 경우 between을 사용할 수 있으면 in을 사용하지 마세요:
select id from t where num between 1 and 3

7. 매개변수가 where 절에 사용되는 경우 또한 전체 테이블 스캔이 발생합니다. SQL은 런타임 시 로컬

변수만 분석하므로 옵티마이저는 런타임까지 액세스 계획 선택을 연기할 수 없습니다. 컴파일 시 선택해야 합니다. 그러나 컴파일 타임에 액세스 플랜이 생성되면 변수 값을 아직 알 수 없으며 인덱스 선택을 위한 입력으로 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 다음 명령문은 전체 테이블 스캔을 수행합니다: select id from t where num=@num
쿼리가 인덱스를 사용하도록 강제로 변경할 수 있습니다:
select id from t with ( index(인덱스 이름)) where num= @num

8. where 절의 필드에

expression 작업을 수행하지 않도록 해야 합니다. 인덱스를 생성하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 예: select id from t where num/2=100
은 다음과 같이 변경되어야 합니다.
select id from t where num=100*2

9. where 절 의 필드에 대해 함수 작업을 수행하지 마십시오. 그러면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:
t에서 ID를 선택하세요. substring(name,1,3)='abc'–name abc로 시작하는 ID
t에서 ID 선택 wheredatediff ( day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′생성된 ID
는 다음과 같이 변경되어야 합니다:
이름이 'abc%'와 같은 t에서 ID 선택
t에서 ID를 선택하세요. createate>='2005-11-30′ and createate<'2005-12-1′

10. where의 "=" 왼쪽에는 함수나 산술 연산, 기타 표현식 연산을 수행하지 마세요. 그렇지 않으면 시스템이 인덱스를 올바르게 사용하지 못할 수 있습니다.

11. 인덱스 필드를 조건으로 사용할 때 인덱스가 복합 인덱스인 경우 시스템이 인덱스를 사용하는지 확인하기 위해 인덱스의 첫 번째 필드를 조건으로 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 인덱스는 사용되지 않으며 필드 순서는 가능한 한 인덱스 순서와 일치해야 합니다.

12. 의미 없는 쿼리를 작성하지 마세요. 예를 들어, 빈 테이블 구조를 생성해야 하는 경우:
col1,col2를 #t from t where 1=0
선택하세요. 코드는 아무 것도 반환하지 않지만 시스템 리소스를 소비하므로 다음과 같이 변경해야 합니다.
create table #t(…)

13. 많은 경우 in 대신에existence를 사용합니다. 좋은 선택입니다:
select num from a where num in(select num from b)
다음 명령문으로 바꿉니다:
select num from a where presents(select 1 from b) where num=a.num)

14. 모든 인덱스가 쿼리에 유효한 것은 아닙니다. SQL 쿼리는 테이블의 데이터를 기반으로 최적화됩니다. 인덱스 열에 데이터 중복이 많은 경우 예를 들어 테이블에 성별 필드가 있고 거의 절반이 남성이고 절반이 여성인 경우 인덱스를 사용하지 않을 수 있습니다. 그러면 인덱스가 성별을 기반으로 구축되더라도 쿼리 효율성에는 아무런 영향을 미치지 않습니다.

15. 인덱스가 많을수록 좋습니다. 인덱스는 해당 선택의 효율성을 향상시킬 수 있지만 삽입 또는 업데이트 중에 인덱스가 다시 작성될 수 있으므로 삽입 및 업데이트의 효율성도 감소합니다. ? 인덱싱은 신중한 고려가 필요하며 상황에 따라 달라집니다. 하나의 테이블에 6개 이상의 인덱스를 두지 않는 것이 가장 좋으며, 인덱스가 너무 많으면 일반적으로 사용되지 않는 일부 컬럼에 인덱스를 구축할 필요가 있는지 고려해야 합니다.

16. 클러스터형 인덱스 데이터 열의 순서는 테이블 레코드의 물리적 저장 순서이므로 가능한 한 업데이트를 피해야 합니다. 전체 테이블 레코드가 영향을 받습니다. 순서를 조정하면 상당한 리소스가 소모됩니다. 응용 프로그램 시스템이 클러스터형 인덱스 데이터 열을 자주 업데이트해야 하는 경우 인덱스를 클러스터형 인덱스로 구축해야 하는지 여부를 고려해야 합니다.

17. 숫자 필드를 사용해 보세요. 숫자 정보만 포함된 필드를 문자 필드로 디자인하지 않으려면 쿼리 및 연결 성능이 저하되고 저장 오버헤드가 증가합니다. 엔진은 쿼리 및 연결 처리 시 문자열 의 각 문자를 하나씩 비교하는데, 숫자 유형의 경우 한 번의 비교만으로 충분하기 때문입니다.

18. char/nchar 대신 varchar/nvarchar를 최대한 사용하세요. 우선 가변 길이 필드는 저장 공간이 작아서 저장 공간을 절약할 수 있기 때문입니다. 검색효율성은 확실히 높아집니다.

19. 어디에서나 select *를 사용하지 말고, "*"를 특정 필드 목록으로 바꾸고, 사용하지 않는 필드를 반환하지 마세요.

20. 임시 테이블 대신 테이블 변수를 사용해 보세요. 테이블 변수에 많은 양의 데이터가 포함되어 있는 경우 인덱스가 매우 제한적이라는 점에 유의하세요(기본 키 인덱스만 해당).

21. 시스템 테이블 리소스 소비를 줄이기 위해 임시 테이블을 자주 생성하고 삭제하는 것을 피하세요.

22. 임시 테이블을 적절하게 사용하면 특정 루틴을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 큰 테이블이나 일반적으로 사용되는 테이블에서 특정 데이터를 반복적으로 참조해야 하는 경우입니다. 시간을 설정하세요. 그러나 일회성 이벤트의 경우 내보내기 테이블을 사용하는 것이 좋습니다.

23. 임시 테이블 생성 시 한번에 삽입되는 데이터의 양

이 많은 경우에는 create table 대신 select into를 사용하여 로그가 많이 발생하는 것을 방지하여 속도를 높일 수 있습니다. ; 데이터의 양이 많지 않은 경우 시스템 테이블의 리소스를 줄이기 위해 먼저 테이블을 생성한 후 삽입해야 합니다. 24. 임시 테이블을 사용하는 경우

저장 프로시저

끝에서 모든 임시 테이블을 명시적으로 삭제해야 합니다. 먼저 테이블을 잘라낸 다음 테이블을 삭제하여 시스템이 손상되지 않도록 해야 합니다. 테이블이 오랫동안 잠겨 있습니다. 25. 커서의 효율성이 떨어지므로

커서 사용

을 피하세요. 커서 작업의 데이터가 10,000행을 초과하는 경우 다시 작성하는 것이 좋습니다. 26. 커서 기반 방법이나 임시 테이블 방법을 사용하기 전에 먼저 문제 해결을 위한 집합 기반 솔루션을 찾아야 합니다. 일반적으로 집합 기반 방법이 더 효과적입니다.

27. 임시 테이블과 마찬가지로 커서도 사용할 수 없습니다. 작은 데이터 세트에 사용 FAST_

FOR

WARD 커서는 특히 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 테이블을 참조해야 하는 경우 다른 행별 처리 방법보다 우수한 경우가 많습니다. 결과 집합에 "합계"를 포함하는 루틴은 일반적으로 커서를 사용하는 것보다 빠릅니다. 개발 시간이 허락한다면 커서 기반 방법과 세트 기반 방법을 모두 시도하여 어떤 방법이 더 효과적인지 확인할 수 있습니다. 28. 모든 저장 프로시저의 시작 부분에 SET NO

COUNT

를 ON으로 설정하고 가 를 트리거하고 마지막에 SET NOCOUNT OFF를 설정합니다. 저장 프로시저 및 트리거의 각 문 후에 클라이언트에 DONE_IN_PROC 메시지를 보낼 필요가 없습니다. 29. 클라이언트에 많은 양의 데이터를 반환하지 않도록 노력하세요. 데이터 양이 너무 많으면 해당 요구 사항이 합리적인지 고려해야 합니다.

30. 시스템 동시성을 향상하려면 대규모

트랜잭션 작업

을 피하십시오.

위 내용은 SQL을 최적화하는 30가지 일반적인 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!