mysql이 많은 데이터를 처리할 때 최적화된 쿼리 속도를 요약합니다.

최근 업무상의 필요로 인해 MySQL 데이터베이스에 대한 select 쿼리 문 관련 최적화 방법에 관심을 가지기 시작했습니다. 필요한 친구들은 참고하면 됩니다.

제가 실제로 참여한 프로젝트로 인해 에서 mysql 테이블의 데이터 양이 백만 레벨에 도달하면 일반 SQL 쿼리의 효율성이 급락하고, 쿼리 조건이 많은 곳에 쿼리 속도가 도저히 참을 수 없을 정도라는 것을 알게 되었습니다. 한번은 400만 개 이상의 레코드(인덱스 포함)가 포함된 테이블에서 조건부 쿼리를 테스트했는데 쿼리 시간이 40초나 걸렸습니다. 그렇게 높은 쿼리 지연은 사용자를 미치게 만들 것이라고 생각합니다. 따라서 SQL 문 쿼리의 효율성을 어떻게 향상시키는가는 매우 중요합니다. 다음은 인터넷에서 널리 유포되는 30가지 SQL 쿼리 문 최적화 방법입니다.

1. where 절에 != 또는 연산자를 사용하지 마세요. 그렇지 않으면 엔진이 사용을 포기합니다. 인덱스를 생성하고 전체 테이블 스캔을 진행합니다.

2. 쿼리를 최적화하려면 전체 테이블 스캔을 피하십시오. 먼저 where 및 order by와 관련된 열에 인덱스를 생성하는 것을 고려하십시오.

3. where 절의 필드에 대해 null 값 판단을 하지 마십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다.

select id from t where num is null

num에 기본값을 0으로 설정하고 테이블의 num 열에 null 값이 없는지 확인한 후 다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.

select id from t where num=0

4 사용을 피하세요. 또는 where 절에서 조건을 연결하지 않으면 엔진이 인덱스를 사용하여 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 예:

select id from t where num=10 or num=20

는 다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5. 다음 쿼리는 전체 테이블 검색도 수행합니다. (백분율 기호를 전달할 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 스캔이 발생합니다.

select id from t where num in(1,2,3)

연속 값의 경우 between을 사용할 수 있지만 다음에서는 사용하지 마세요:

select id from t where num between 1 and 3

7. where 절에 매개변수를 사용하면 전체 테이블 스캔이 발생합니다. SQL은 런타임 시에만 지역 변수를 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

는 쿼리가 인덱스를 사용하도록 강제로 변경할 수 있습니다.

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8. 피하십시오. where 절에서 필드 검색을 수행하면 엔진이 인덱스 사용을 중단하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:

select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9. where 절의 필드에 기능적 작업을 수행하지 않도록 해야 합니다. 이렇게 하면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:

select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%'
select id from t where createdate>=&#39;2005-11-30′ and createdate<&#39;2005-12-1′

10. where 절의 "=" 왼쪽에서 함수, 산술 연산 또는 기타 표현식 연산을 수행하지 마십시오. 그렇지 않으면 시스템이 인덱스를 사용하지 못할 수 있습니다. 바르게.

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

12. 의미 없는 쿼리를 작성하지 마세요. 예를 들어 빈 테이블 구조를 생성해야 하는 경우:
1=0인 경우 #t에서 col1,col2를 선택하세요.
이 유형은 코드는 아무것도 반환하지 않지만 시스템 리소스를 소비하므로 다음과 같이 변경해야 합니다.

create table #t(…)

13. 대부분의 경우 in 대신 presents를 사용하는 것이 좋습니다. 🎜>

select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14 , 모든 인덱스가 쿼리에 유효한 것은 아닙니다. SQL은 테이블의 데이터를 기반으로 쿼리를 최적화합니다. 인덱스 열에 중복된 데이터가 많은 경우 SQL 쿼리는 사용하지 않을 수 있습니다. 성별, 남성, 여성 필드가 있는 테이블과 같은 인덱스는 거의 반반이므로 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 최대한 업데이트하지 마세요. 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 사용하십시오. 숫자 정보만 포함된 필드인 경우에는 쿼리 및 연결 성능이 저하되고 저장 오버헤드가 증가합니다. 엔진은 쿼리 및 연결 처리 시 문자열의 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. 작은 필드 분명히 더 높습니다.

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 삭제하지 마세요.

22. 임시 테이블은 적절하게 사용하면 특정 루틴을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 일반적으로 사용되는 테이블의 특정 데이터 세트를 반복적으로 참조해야 하는 경우입니다. 그러나 일회성 이벤트의 경우 내보내기 테이블을 사용하는 것이 좋습니다.

23. 임시 테이블을 생성할 때 한 번에 삽입되는 데이터의 양이 많은 경우 테이블을 생성하는 대신 선택을 사용하면 많은 양의 로그로 인해 속도가 빨라지는 것을 방지할 수 있습니다. 데이터 양이 많지 않아 시스템을 쉽게 하기 위해 테이블 ​​리소스의 경우 먼저 테이블을 생성한 후 삽입해야 합니다.

24. 임시 테이블을 사용하는 경우 저장 프로시저가 끝날 때 모든 임시 테이블을 명시적으로 삭제해야 합니다. 이렇게 하면 시스템 테이블이 장기간 잠기는 것을 방지할 수 있습니다.

25. 커서는 효율성이 떨어지므로 사용을 피하세요. 커서로 작동하는 데이터가 10,000행을 초과하는 경우 다시 작성하는 것을 고려해야 합니다.

26. 커서 기반 방법이나 임시 테이블 방법을 사용하기 전에 먼저 문제를 해결하기 위한 집합 기반 솔루션을 찾아야 합니다. 일반적으로 집합 기반 방법이 더 효과적입니다.

27. 임시 테이블과 마찬가지로 커서를 사용할 수 없습니다. 작은 데이터 세트에 FAST_FORWARD 커서를 사용하는 것이 다른 행별 처리 방법보다 나은 경우가 많습니다. 특히 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 테이블을 참조해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 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 프로시저 및 트리거의 시작 부분에 SET NOCOUNT ON을 설정하고 끝 부분에 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 하세요. 데이터 양이 너무 많으면 해당 요구 사항이 합리적인지 고려해야 합니다.

30. 대규모 트랜잭션 작업을 피하고 시스템 동시성을 개선하세요.

위 내용은 mysql이 많은 데이터를 처리할 때 최적화된 쿼리 속도를 요약합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!