SQL 최적화 방법: 1. [select *] 사용을 피하십시오. 쓸모 없는 필드는 쿼리 효율성을 감소시킵니다. 2. in과 not in을 사용하지 마십시오. 대신에 존재하는 것 중에서 선택할 수 있습니다. 3. or를 사용하지 말고 선택할 수 있습니다. 노조 교체.
SQL 최적화 방법:
(권장 학습: mysql 튜토리얼)
1 테이블에 인덱스를 생성하고 where 및 group by에서 사용하는 필드에 우선 순위를 부여합니다.
2. select *를 사용하지 마세요. 쓸모 없는 필드를 반환하면 쿼리 효율성이 떨어집니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t
최적화 방법: * 대신 특정 필드를 사용하고, 사용한 필드만 반환합니다.
3. in과 not in을 사용하지 마십시오. 그러면 데이터베이스 엔진이 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3) SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)
최적화 방법: 연속된 값인 경우 사이로 대체될 수 있습니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3
서브 쿼리인 경우,exists로 대체될 수 있습니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)
4. 또는 사용을 피하십시오. 그러면 데이터베이스 엔진이 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3
최적화 방법: or 대신 Union을 사용할 수 있습니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE id = 1 UNION SELECT * FROM t WHERE id = 3
(PS: 예시처럼 or 양쪽의 필드가 동일한 경우. Union이 인덱스를 스캔하거나, 테이블 전체를 스캔하더라도 두 방법의 효율성은 거의 동일한 것 같습니다. )
5. 필드 시작 부분에 퍼지 쿼리가 발생하지 않도록 하세요. 이로 인해 데이터베이스 엔진이 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다.
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%li%'
최적화 방법: 필드 뒤에 퍼지 쿼리를 사용해 보세요. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE username LIKE 'li%'
6. Null 값을 판단하지 마십시오. 이로 인해 데이터베이스 엔진이 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL
최적화 방법: 필드에 기본값 0을 추가하고 0값을 판단할 수 있습니다.
SELECT * FROM t WHERE score = 0
7. where 조건의 등호 왼쪽에서 표현식 및 함수 연산을 수행하지 마십시오. 그러면 데이터베이스 엔진이 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 다음과 같습니다:
SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9 SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'
최적화 방법: 표현식 및 함수 연산을 등호 오른쪽으로 이동할 수 있습니다.
SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9 SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'
8. 데이터 양이 많은 경우 1=1인 조건은 사용하지 마세요. 일반적으로 쿼리 조건 조합을 용이하게 하기 위해 기본적으로 이 조건을 사용하며 데이터베이스 엔진은 인덱스를 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.
SELECT * FROM t WHERE 1=1
최적화 방법: SQL을 어셈블할 때 코드를 사용하여 판단합니다. where가 없으면 where를 추가하고, where가 있으면 and를 추가합니다.
위 내용은 SQL 최적화 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

SQL 학습 곡선은 가파르지만 연습과 핵심 개념을 이해함으로써 마스터 할 수 있습니다. 1. 기본 작업에는 선택, 삽입, 업데이트, 삭제가 포함됩니다. 2. 쿼리 실행은 분석, 최적화 및 실행의 세 단계로 나뉩니다. 3. 기본 사용법은 직원 정보 쿼리와 같은 것이며 고급 사용량은 결합 연결 테이블 사용과 같은 것입니다. 4. 일반적인 오류에는 별칭 및 SQL 주입을 사용하지 않는 것이 포함되며,이를 방지하려면 매개 변수화 쿼리가 필요합니다. 5. 필요한 열을 선택하고 코드 가독성을 유지함으로써 성능 최적화가 달성됩니다.

SQL 명령은 MySQL에서 DQL, DDL, DML, DCL 및 TCL의 5 가지 범주로 나뉘어 데이터베이스 데이터를 정의, 운영 및 제어하는 데 사용됩니다. MySQL은 어휘 분석, 구문 분석, 최적화 및 실행을 통해 SQL 명령을 처리하고 인덱스 및 쿼리 최적화기를 사용하여 성능을 향상시킵니다. 사용의 예로는 데이터 쿼리에 대한 선택 및 다중 테이블 작업에 가입하는 것이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함되며 최적화 전략에는 인덱스 사용, 쿼리 최적화 및 올바른 저장 엔진 선택이 포함됩니다.

SQL의 고급 쿼리 기술에는 하위 쿼리, 창 함수, CTE 및 복잡한 조인이 포함되어 복잡한 데이터 분석 요구 사항을 처리 할 수 있습니다. 1) 하위 쿼리는 각 부서에서 급여가 가장 높은 직원을 찾는 데 사용됩니다. 2) 창 함수와 CTE는 직원 급여 성장 동향을 분석하는 데 사용됩니다. 3) 성능 최적화 전략에는 인덱스 최적화, 쿼리 재 작성 및 파티션 테이블 사용이 포함됩니다.

MySQL은 표준 SQL 기능 및 확장을 제공하는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 한계 조항을 작성, 삽입, 업데이트, 삭제 및 확장과 같은 표준 SQL 작업을 지원합니다. 2) Innodb 및 Myisam과 같은 스토리지 엔진을 사용하여 다양한 시나리오에 적합합니다. 3) 사용자는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 저장 프로 시저를 사용하는 것과 같은 고급 기능을 통해 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

sqlmakesdatamanagementaCcessibletoallbyprovingasimpleyetpooltooltoolforqueryinganddatabases.1) itworkswithrelationalDatabases.2) sql'sstrengthliesinfiltering, andjoiningdata, andjoiningdata, andjoiningdata

SQL 인덱스는 영리한 설계를 통해 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1. B- 트리, 해시 또는 전문 지수와 같은 적절한 인덱스 유형을 선택하십시오. 2. 복합 인덱스를 사용하여 멀티 필드 쿼리를 최적화하십시오. 3. 데이터 유지 보수 오버 헤드를 줄이려면 과도한 인덱스를 피하십시오. 4. 불필요한 인덱스 재건 및 제거를 포함하여 정기적으로 인덱스를 유지합니다.

SQL에서 제약 조건을 삭제하려면 다음 단계를 수행하십시오. 삭제할 제약 조건을 식별하십시오. Alter Table 문을 사용하십시오. Alter Table Tame 이름 드롭 제약 조건 제한 이름; 삭제를 확인하십시오.

SQL 트리거는 지정된 테이블에서 특정 이벤트가 실행될 때 특정 작업을 자동으로 수행하는 데이터베이스 개체입니다. SQL 트리거를 설정하려면 트리거 이름, 테이블 이름, 이벤트 유형 및 트리거 코드가 포함 된 Trigger 문을 사용할 수 있습니다. 트리거 코드는 AS 키워드를 사용하여 정의되며 SQL 또는 PL/SQL 문 또는 블록을 포함합니다. 트리거 조건을 지정하면 where 절을 사용하여 트리거의 실행 범위를 제한 할 수 있습니다. 트리거 작업은 삽입, 업데이트 또는 삭제 명령문을 사용하여 트리거 코드에서 수행 할 수 있습니다. 신규 및 기존 키워드를 사용하여 영향을받는 키워드를 트리거 코드에서 참조 할 수 있습니다.


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