이 기사에서 제공하는 내용은 특정 유형의 쿼리(코드 예제)를 최적화하는 내용입니다. 필요한 친구가 참고할 수 있기를 바랍니다.
관련 쿼리 최적화
연결을 사용하는 쿼리를 최적화하려면 다음 사항에 특히 주의해야 합니다.
1 ON 또는 USING 절의 열에 인덱스가 있는지 확인하세요. 인덱스를 생성할 때 연결 순서를 고려해야 합니다. 테이블 A와 테이블 B를 컬럼 c를 사용하여 연관시킬 때 옵티마이저의 연관 순서가 B, A라면 테이블 B의 해당 컬럼에 인덱스를 구축할 필요가 없습니다. 다른 이유가 없는 한 연관 순서에서 두 번째 테이블의 해당 열에 인덱스를 생성하기만 하면 됩니다.
2. MySQL이 인덱스를 사용하여 이 프로세스를 최적화할 수 있도록 GROUP BY 및 ORDER BY의 모든 표현식에는 한 테이블의 열만 포함되어야 합니다.
3. MySQL을 업그레이드할 때는 연관 구문, 연산자 우선 순위 및 변경될 수 있는 기타 위치에 주의해야 합니다.
GROUP BY 및 DISTINCT 최적화
많은 시나리오에서 MySQL은 동일한 방법을 사용하여 이 두 가지 유형의 쿼리를 최적화합니다. 실제로 MySQL 최적화 프로그램은 내부 처리 중에 이 두 가지 유형의 쿼리를 서로 변환합니다. 가장 효과적인 최적화 방법이기도 한 인덱스를 사용하여 모두 최적화할 수 있습니다.
인덱스를 사용할 수 없는 경우 GROUP BY는 임시 테이블을 사용하거나 그룹화를 위한 파일 정렬을 사용하는 두 가지 전략을 사용하여 수행됩니다. 모든 쿼리 문의 경우 두 전략의 성능이 모두 향상될 수 있습니다. 우리는 메시지를 보낼 수 있습니다 SQL_BIG_RESULT 및 SQL_SMALL_RESULT는 최적화 프로그램이 원하는 방식으로 작동하도록 합니다.
LIMIT 페이징 최적화
시스템에서 페이징 작업이 필요할 때 일반적으로 LIMIT와 오프셋 메서드를 사용하여 구현하고 적절한 ORDER BY 절을 추가합니다. 해당 인덱스가 있으면 일반적으로 효율성이 좋습니다. 그렇지 않으면 MySQL은 많은 파일 정렬 작업을 수행해야 합니다.
그러나 매우 일반적이고 골치 아픈 문제는 오프셋이 매우 큰 경우, 예를 들어 LIMIT 10000,20과 같은 쿼리일 수 있다는 것입니다. 이때 MySQL은 10020개의 레코드를 쿼리하고 마지막 20개만 반환해야 하므로 가격이 매우 높습니다.
모든 페이지에 동일한 빈도로 액세스하는 경우 이러한 쿼리는 평균적으로 테이블 데이터의 절반에 액세스해야 합니다. 이러한 쿼리를 최적화하려면 페이지의 페이지 수를 제한하거나 큰 오프셋에 대한 성능을 최적화하십시오.
이러한 페이지 매김 쿼리를 최적화하는 가장 간단한 방법 중 하나는 모든 열을 쿼리하는 대신 가능할 때마다 인덱스 범위 검색을 사용하는 것입니다. 그런 다음 필요에 따라 상관 작업을 수행하고 마지막으로 필요한 열을 반환합니다. 오프셋이 크면 효율성이 훨씬 향상됩니다. 다음 쿼리를 고려하십시오.
SELECT file_id, description FROM sakila.film ORDER BY title LIMTI 50, 5;
이 테이블이 큰 경우 이 쿼리를 다음과 같이 수정하는 것이 가장 좋습니다.
SELECT file.file_id, file.description FROM sakila.film INNER JOIN( SELECT film_id FROM sakila.film ORDER BY title LIMIT 50, 5 )
여기서 "지연된 연결"은 쿼리 효율성을 크게 향상시켜 MySQL이 몇 페이지만 스캔할 수 있게 해줍니다. 가능한 한 액세스해야 하는 레코드를 얻은 후 관련 열에 따라 원본 테이블을 쿼리하는 데 필요한 모든 열을 반환합니다.
응용 프로그램을 사용하여 마지막 데이터의 위치를 기록하는 또 다른 최적화 방법이 있습니다. 다음 쿼리에서는 기록된 위치에서 직접 스캔을 시작할 수 있으므로 OFFSET을 사용하지 않아도 됩니다.
이 방법을 사용하면 범위 쿼리로 전환할 수 있으며 페이지를 얼마나 뒤로 넘겨도 성능이 매우 좋습니다.
위 내용은 MySQL은 특정 유형의 쿼리를 최적화합니다(코드 예)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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