본 글은 mysql에서 index와 FROM_UNIXTIME 사이의 이슈에 대한 관련 정보를 주로 소개하고 있습니다. 필요한 친구들은
Zero 및 background
를 참고하시면 됩니다. 이번주 목요일에 알림을 많이 받았는데 DBA에게 요청한 결과 살펴보니 느린 쿼리를 발견했습니다.
단순히 정보를 수집한 결과, 이 느린 쿼리 문제는 DBA를 포함해 많은 사람들이 물어본 결과 그 이유를 알지 못했다는 사실을 발견했습니다.
1. 문제
다음과 같이 정의된 필드가 있는 DB가 있습니다.
MySQL [d_union_stat]> desc t_local_cache_log_meta; +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | c_id | int(11) | NO | PRI | NULL | | c_key | varchar(128) | NO | MUL | | | c_time | int(11) | NO | MUL | 0 | | c_mtime | varchar(45) | NO | MUL | 0000-00-00 00:00:00 | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ 17 rows in set (0.01 sec)
인덱스는 다음과 같습니다.
MySQL [d_union_stat]> show index from t_local_cache_log_meta \G *************************** 1. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Column_name: c_id Collation: A Cardinality: 6517096 Index_type: BTREE *************************** 2. row *************************** . . . *************************** 6. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 1 Key_name: index_mtime Column_name: c_mtime Collation: A Cardinality: 592463 Index_type: BTREE 6 rows in set (0.02 sec)
그리고 다음과 같이 SQL을 작성했습니다.
SELECT count(*) FROM d_union_stat.t_local_cache_log_meta where `c_mtime` < FROM_UNIXTIME(1494485402);
드디어 어느 날 DBA가 왔습니다. 그리고 나에게 던졌다. 흔히 말하는 이 SQL은 느린 SQL이라는 것이다.
# Time: 170518 11:31:14 # Query_time: 12.312329 Lock_time: 0.000061 Rows_sent: 0 Rows_examined: 5809647 SET timestamp=1495078274; DELETE FROM `t_local_cache_log_meta` WHERE `c_mtime`< FROM_UNIXTIME(1494473461) limit 1000;
말문이 막혔습니다. DB가 색인화되어 있고 SQL이 신중하게 최적화되어 있습니다. 왜 SQL이 느린가요?
왜 느린 SQL이냐고 물으니 DBA도 대답을 하지 못했습니다. 주변 동료들도 대답을 하지 못하더군요.
깊이 감춰진 지식 포인트를 만났다는 생각이 몰래 들었습니다.
의심스러운 점은 두 가지입니다. 1. 인덱스가 6개 있습니다. 2. rvalue는 FROM_UNIXTIME function입니다.
그래서 공식 MYSQL 문서를 확인해 보니 6개는 문제가 없는 것으로 나타났습니다.
모든 스토리지 엔진은 테이블당 최소 16개의 인덱스와 최소 256바이트의 총 인덱스 길이를 지원합니다.
대부분의 스토리지 엔진은 더 높은 제한을 가지고 있습니다.
그래서 문제가 FROM_UNIXTIME 함수에 있다고 의심했습니다.
그런 다음 MYSQL의 INDEX 섹션을 살펴보고 몇 가지 단서를 찾으세요.
1.WHERE 절과 일치하는 행을 빠르게 찾으려면.
2. 행을 고려 대상에서 제거하려면
여러 인덱스 중에서 선택할 수 있는 경우 MySQL은 일반적으로 가장 적은 수의 행을 찾는 인덱스를 사용합니다. 3. 테이블에 다중 열 인덱스가 있는 경우 최적화 프로그램은 인덱스의
왼쪽가장 접두사를 사용하여 행을 조회할 수 있습니다.4. MySQL은
선언d인 경우 열의 인덱스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 다른 열 비교(예를 들어
문자열 열을 임시 또는 숫자 열과 비교)는 prev값을 비교할 수 없는 경우 dir적으로 인덱스를 사용할 수 있습니다. 변환 없이 .4조를 보니 유형이 다르면 색인이 생성되지 않을 수 있다고 언급되어 있습니다. FROM_UNIXTIME의 반환 값을 string
MySQL FROM_UNIXTIME() <a href="http://www.php.cn/wiki/135.html" target="_blank">return<br>은 </a><a href="http://www%20.php.cn/wiki/1255.html" target="_blank">date</a>
MySQL FROM_UNIXTIME() <a href="http://www.php.cn/wiki/135.html" target="_blank">return</a>s a <a href="http://www.php.cn/wiki/1255.html" target="_blank">date</a> /datetime from a version of unix_timestamp.
는 시간 유형을 반환합니다. 이를 문자열 유형으로 강제하는 것은 어떻습니까?
MySQL [d_union_stat]> explain SELECT -> * -> FROM -> t_local_cache_log_meta -> where -> `c_mtime` = CONCAT(FROM_UNIXTIME(1494485402)) \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_local_cache_log_meta type: ref possible_keys: index_mtime key: index_mtime key_len: 137 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec)
이번에는 인덱스를 사용하여 하나의 데이터만 스캔하는 것을 볼 수 있습니다.
2. 결론이번에는 FROM_UNIXTIME의 반환 값을 강제로 변환하여 인덱스를 사용할 수 있습니다.
그래서 이 SQL은 rvalue와 lvalue의 유형이 일치하지 않기 때문에 상위 인덱스를 사용할 수 없습니다. .
자, 더 이상 말할 필요가 없습니다. 이 글은 단지 막간일 뿐입니다. 알고리즘에 대해서는 나중에 계속 소개하겠습니다.
위 내용은 mysql의 인덱스 및 FROM_UNIXTIME 문제에 대한 자세한 설명의 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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