mysql에서는 인덱스를 사용하여 데이터 테이블의 특정 값을 가진 레코드를 빠르게 쿼리할 수 있어 데이터 쿼리 속도가 크게 향상됩니다. 열에 인덱스를 생성한 후 데이터를 검색할 때 인덱스를 기반으로 직접 찾을 수 있습니다. 해당 열의 레코드 행 위치에 따라 해당 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 테이블의 쿼리된 열에 인덱스가 있는 경우 MySQL은 모든 데이터를 볼 필요 없이 데이터 파일을 검색할 위치에 빠르게 도달할 수 있습니다. 이는 많은 시간을 절약하고 데이터의 각 행에 고유 인덱스를 생성합니다. 데이터베이스 테이블의 고유성이 보장될 수 있습니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: windows7 시스템, mysql8 버전, Dell G3 컴퓨터.
인덱스는 데이터 테이블에 있는 하나 이상의 열로 구성된 특수 데이터베이스 구조로, 데이터 테이블의 특정 값이 있는 레코드를 빠르게 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다.
인덱스를 사용하면 데이터 쿼리 시 기록된 정보를 모두 읽을 필요가 없고 인덱스 열만 쿼리하면 됩니다. 그렇지 않으면 데이터베이스 시스템은 일치를 위해 각 레코드의 모든 정보를 읽습니다.
색인은 신화사전의 발음 순서와 비교할 수 있습니다. 예를 들어 "ku"라는 단어를 찾으려면 발음 순서를 사용하지 않으면 400페이지에 달하는 사전에서 한 페이지씩 찾아야 합니다. 그러나 병음을 추출하여 표음순을 형성하는 경우에는 10페이지가 넘는 표음표에서 직접 찾아보면 된다. 이렇게 하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
따라서 인덱스를 사용하면 데이터베이스의 쿼리 속도를 크게 향상시키고 데이터베이스 시스템의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
인덱스를 사용하는 이유
인덱스는 테이블의 하나 또는 여러 개의 열을 기준으로 특정 순서로 설정된 열 값과 레코드 행 간의 대응 테이블이며 본질적으로 해당 열을 설명하는 열 값입니다. 인덱스 열. 원본 테이블의 레코드 행과 일대일 대응을 갖는 정렬된 테이블입니다.
Index는 MySQL에서 매우 중요한 데이터베이스 개체이며 데이터베이스 성능 튜닝 기술의 기초이며 빠른 데이터 검색을 달성하는 데 자주 사용됩니다.
MySQL에서는 일반적으로 데이터베이스 테이블의 행 데이터에 액세스하는 두 가지 방법이 있습니다.
1) 순차 액세스
순차 액세스는 테이블에서 전체 테이블 스캔을 수행하여 처음부터 행 단위로 탐색하는 것입니다. 없을 때까지 종료 행 데이터에서 조건을 만족하는 대상 데이터를 순서대로 찾아보세요.
순차 접근은 비교적 구현이 간단하지만, 테이블에 데이터 양이 많으면 효율성이 매우 낮습니다. 예를 들어, 수천만 개의 데이터 중에서 적은 양의 데이터를 검색할 때 순차 접근을 사용하면 모든 데이터를 순회하게 되는데, 이는 많은 시간이 걸리고 데이터베이스의 처리 성능에 분명히 영향을 미칠 것입니다.
2) 인덱스 액세스
인덱스 액세스는 인덱스를 순회하여 테이블의 레코드 행에 직접 액세스하는 방법입니다.
이 방법을 사용하는 전제는 테이블에 인덱스를 생성한 후 데이터 검색 시 해당 컬럼의 인덱스를 기준으로 해당 레코드 행의 위치를 직접 찾을 수 있다는 것입니다. 빠르게 데이터를 찾아보세요. 인덱스는 지정된 열의 데이터 값에 대한 포인터를 저장하고 지정된 정렬 순서에 따라 이러한 포인터를 정렬합니다.
예를 들어 학생 기본정보 테이블인 tb_students에서 Student_id를 기준으로 인덱스가 생성되면 시스템은 인덱스 컬럼에서 실제 레코드까지의 매핑 테이블을 생성하게 됩니다. 사용자가 학생 ID가 12022인 데이터를 찾아야 하는 경우 시스템은 먼저 학생 ID 인덱스에서 레코드를 찾은 다음 매핑 테이블을 통해 데이터 행을 직접 찾아 데이터 행을 반환합니다. 인덱스 스캔 속도는 일반적으로 실제 데이터 행 스캔 속도보다 훨씬 빠르므로 인덱스를 사용하면 데이터베이스 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
간단히 말하면, MySQL은 인덱스를 사용하지 않고 관련 행을 찾을 때까지 첫 번째 레코드부터 시작하여 전체 테이블을 읽어야 합니다. 테이블이 클수록 데이터를 쿼리하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 테이블의 쿼리된 열에 인덱스가 있으면 MySQL은 모든 데이터를 볼 필요 없이 데이터 파일을 검색할 위치로 빠르게 이동할 수 있으므로 많은 시간이 절약됩니다.
인덱스의 장점은 다음과 같습니다.
고유한 인덱스를 생성함으로써 데이터베이스 테이블의 각 데이터 행의 고유성을 보장할 수 있습니다.
모든 MySQL 열 유형에 대해 인덱스를 설정할 수 있습니다.
데이터 쿼리 속도를 크게 높일 수 있는데, 이것이 인덱스를 사용하는 주된 이유입니다.
데이터의 참조 무결성을 달성하기 위해 테이블 간의 연결을 가속화할 수 있습니다.
데이터 쿼리에 그룹화 및 정렬 절을 사용하면 쿼리에서 그룹화 및 정렬 시간을 크게 줄일 수도 있습니다.
참고: 인덱스는 쿼리 속도를 높일 수 있지만 레코드 삽입 속도에 영향을 미칩니다. . 인덱스된 테이블에 레코드를 삽입할 때 데이터베이스 시스템은 인덱스에 따라 정렬하므로 레코드 삽입 속도가 감소하므로 많은 수의 레코드를 삽입할 때 속도 영향이 더 분명해집니다. 이 경우 가장 좋은 방법은 테이블의 인덱스를 먼저 삭제한 후 데이터를 삽입하고 삽입이 완료된 후 인덱스를 생성하는 것이다.
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위 내용은 mysql 인덱스의 용도는 무엇입니까?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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