I have found myself using UNION in MySQL more and more lately. In this example, I am using it to speed up queries that are using IN clauses. MySQL handles the IN clause like a big OR operation. Recently, I created what looks like a very crazy query using UNION, that in fact helped our MySQL servers perform much better.
With any technology you use, you have to ask yourself, "What is this tech good at doing?" For me, MySQL has always been excelent at running lots of small queries that use primary, unique, or well defined covering indexes. I guess most databases are good at that. Perhaps that is the bare minimum for any database. MySQL seems to excel at doing this however. We had a query that looked like this:
select category_id, count(*) from some_table<br>where<br>article_id in (1,2,3,4,5,6,7,8,9) and<br>category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br>some_date_time > now() - interval 30 day<br>group by<br>category_id
There were more things in the where clause. I am not including them all in these examples. MySQL does not have a lot it can do with that query. Maybe there is a key on the date field it can use. And if the date field limits the possible rows, a scan of those rows will be quick. That was not the case here. We were asking for a lot of data to be scanned. Depending on how many items were in the in clauses, this query could take as much as 800 milliseconds to return. Our goal at DealNews is to have all pages generate in under 300 milliseconds. So, this one query was 2.5x our total page time.
In case you were wondering what this query is used for, it is used to calculate the counts of items in sub categories on our category navigation pages. On this page it's the box on the left hand side labeled "Category". Those numbers next to each category are what we are asking this query to return to us.
Because I know how my data is stored and structured, I can fix this slow query. I happen to know that there are many fewer rows for each item for article_id than there is for category_id. There is also a key on this table on article_id and some_date_time. That means, for a single article_id, MySQL could find the rows it wants very quickly. Without using a union, the only solution would be to query all this data in a loop in code and get all the results back and reassemble them in code. That is a lot of wasted round trip work for the application however. You see this pattern a fair amount in PHP code. It is one of my pet peeves. I have written before about keeping the data on the server . The same idea applies here. I turned the above query into this:
select category_id, sum(count) as count from <br>(<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=1 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=2 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=3 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=4 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=5 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=6 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=7 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=8 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br> union all<br> (<br> select category_id, count(*) as count from some_table<br> where<br> article_id=9 and<br> category_id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99) and<br> some_date_time > now() - interval 30 day<br> group by<br> category_id<br> )<br>) derived_table<br>group by<br> category_idPretty gnarly looking huh? The run time of that query is 8ms. Yes, MySQL has to perform 9 subqueries and then the outer query. And because it can use good keys for the subqueries, the total execution time for this query is only 8ms. The data comes back from the database ready to use in one trip to the server. The page generation time for those pages went from a mean of 213ms with a standard deviation of 136ms to a mean of 196ms and standard deviation of 81ms. That may not sound like a lot. Take a look at how much less work the MySQL servers are doing now.

The arrow in the image is when I rolled the change out. Several other graphs show the change in server performance as well.
The UNION is a great way to keep your data on the server until it's ready to come back to your application. Do you think it can be of use to you in your application?

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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