mysql은 SQL 최적화를 어떻게 수행합니까?

Mysql SQL 최적화 방법: 1. 전체 테이블 스캔을 피하고 where 및 order by와 관련된 열에 인덱스를 생성합니다. 2. where 절의 필드에 대한 null 값 판단을 피하고 "!=" 또는 "" 연산자, 사용 또는 연결 조건을 피하세요. 3. in과 not in을 주의해서 사용하세요.

MySQL의 SQL에 대한 일반적인 최적화 전략

1 전체 테이블 스캔 방지

쿼리를 최적화하려면 먼저 전체 테이블 스캔을 피해야 합니다. 관련 열에 인덱스를 생성합니다.

2 null 값 판단 방지
where 절의 필드에 대해 null 값 판단을 피해야 합니다. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다.

select id from t where num is null

num에 사용 가능 기본값을 0으로 설정하고 테이블의 num 열에 null 값이 없는지 확인한 후 다음과 같이 쿼리합니다.

select id from t where num=0

3 불평등한 값 판단 방지

where 절 > 연산자에 != 또는

4 사용 또는 논리 사용을 피하세요.
조건을 연결하기 위해 where 절에서 또는 사용을 피해야 합니다. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다.

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

다음과 같이 쿼리할 수 있습니다.

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

5 로직에서 in과 not을 주의해서 사용하세요.
in과 not in도 주의해서 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 전체 테이블 스캔으로 이어질 것입니다. as:
select id from t1 where num in(select id from t2 where id > 10)
이때 외부 쿼리는 인덱스를 사용하지 않고 전체 테이블을 스캔합니다. 다음과 같이 수정할 수 있습니다:
select id from t1, (select id from t1 where id > 10)t2 where t1.id = t2.id
이때 인덱스를 사용하므로 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

6 퍼지 쿼리에 주의하세요
다음 쿼리도 전체 테이블 스캔을 발생시킵니다.
select id from t where name like '%abc%'
퍼지 쿼리가 필수 조건인 경우 다음을 수행할 수 있습니다. 퍼지 쿼리를 구현하려면 'abc%'와 같은 이름을 사용하는 t에서 선택 ID를 사용하면 인덱스가 사용됩니다. 헤더 매칭이 필요한 로직이라면 전체 텍스트 검색 엔진(Elastic Search, Lucene, Solr 등)을 사용하는 것이 좋습니다.

7 쿼리 조건에서 필드 계산 방지
where 절의 필드에 대한 표현식 작업을 피해야 합니다. 이렇게 하면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:
select id from t where num/2=100
는 다음과 같이 변경되어야 합니다.
select id from t where num=100*2

8 쿼리 조건의 필드에 대한 기능적 작업을 피하세요.
해야 합니다. 가능한 한 많이 수행하십시오. where 절의 필드에 대해 기능적 작업을 수행하지 마십시오. 그러면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예:
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--이름이 abc로 시작하는 ID는 다음으로 변경되어야 합니다.
select id from t where name like 'abc%'

9 WHERE 절의 "=" 왼쪽에 대한 참고 사항 where 절의 "=" 왼쪽에서는 함수, 산술 연산 또는 기타 표현식 연산을 수행하지 마십시오. 그렇지 않으면 시스템이 작동하지 않을 수 있습니다. 인덱스를 올바르게 사용할 수 있습니다.

10 복합 인덱스 사용 인덱스 필드를 조건으로 사용할 때 인덱스가 복합 인덱스인 경우 인덱스의 첫 번째 필드를 조건으로 사용하여 시스템이 해당 인덱스를 사용하는지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 인덱스가 사용되지 않으며 필드 순서는 가능한 한 인덱스 순서와 일치해야 합니다.

11 불쾌한 쿼리를 정의하지 마세요빈 테이블 구조 생성과 같은 의미 없는 쿼리를 작성하지 마세요:
select col1,col2 into #t from t where 1=0
이 유형의 코드는 결과 세트를 반환하지 않지만 시스템 리소스를 소비합니다.
create table #t(...)

12 presents 여러 번 사용하는 것이 좋습니다. Select 대신 존재함:
select num from a where num in(select num from b)
다음 명령문으로 대체:
select num from a where presents(select 1 from b where num=a.num)

13 인덱스도 실패할 수 있습니다
모든 인덱스가 쿼리에 효과적인 것은 아닙니다. SQL은 인덱스 열에 중복된 데이터가 많은 경우 쿼리를 최적화합니다. 예를 들어, 테이블에 필드 성별이 있고 거의 절반이 남성이고 절반이 여성인 경우 인덱스가 성별을 기반으로 구축되더라도 쿼리 효율성에는 아무런 영향을 미치지 않습니다.

14 테이블 필드 유형 선택
숫자 정보만 포함하는 필드를 문자 유형으로 디자인하지 않으려면 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.
char 대신 varchar를 최대한 사용하세요. 우선 가변 길이 필드는 저장 공간이 작아 저장 공간을 절약할 수 있기 때문입니다. 둘째, 쿼리의 경우 상대적으로 작은 필드에서 검색 효율성이 확실히 더 높습니다.

15 ​​​​쿼리 구문의 필드
어디에서나 select *를 사용하지 말고, "*"를 특정 필드 목록으로 바꾸고, 사용하지 않는 필드를 반환하지 마세요.

16 인덱스 독립적 최적화
*를 사용하지 마세요, Union을 사용하지 마세요, Union all 및 기타 키워드를 사용하지 마세요, or 키워드를 사용하지 마세요, 등가 판단을 사용해보세요.

테이블 연결은 5개 이하를 권장합니다. 5개 이상인 경우 테이블 디자인을 고려하세요. (인터넷 애플리케이션에서)

테이블 연결 방식은 인라인 링크보다 외부 링크가 더 좋습니다.
기본 데이터는 외부 연결에 존재합니다. 예: A 왼쪽 조인 B, 기본 데이터는 A입니다.
A 내부 조인 B, 기본 데이터가 없는 경우 먼저 데카르트 곱을 사용하여 전체 조인을 완료한 후 연결 조건에 따라 내부 조인 결과 집합을 얻습니다.

대규모 데이터 테이블에서 페이징 쿼리를 수행할 때 페이지 번호 수가 너무 많으면 하위 쿼리를 사용하여 페이징 논리를 완성하세요.
테이블 제한 1000000, 10에서 * 선택
ID가 있는 테이블에서 * 선택(테이블 제한 100000, 10에서 pk 선택)

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