옵티마이저를 사용하여 MySQL 성능을 향상시키는 방법

MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이지만, 대용량 데이터를 처리할 때 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 개발자는 최적화 프로그램을 사용하여 MySQL 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 다양한 유형의 옵티마이저, 사용 방법 및 일부 모범 사례를 살펴보겠습니다.

1. MySQL 옵티마이저는 무엇인가요?

MySQL 옵티마이저는 쿼리가 실행될 때 쿼리 최적화를 위한 실행 계획을 결정하는 수동 구성 요소입니다. 쿼리 구조, 데이터 크기, 인덱스 등에 따라 최적화 프로그램은 테이블 간의 올바른 조인을 선택하고 최상의 인덱스를 사용하여 스캔되는 데이터의 양을 최소화합니다.

개발자의 쿼리 성능 향상을 돕기 위해 MySQL은 테이블의 모든 열이 쿼리된다는 점을 모든 사람에게 경고합니다. SELECT *를 사용하지 말고 필요한 열을 선택하세요.

2. 옵티마이저를 사용해야 하는 경우

MySQL을 사용할 때 개발자는 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 때로는 필요한 결과를 얻기 위해 복잡한 쿼리를 처리해야 하는 경우도 있습니다. 이 경우 쿼리 성능을 향상시키기 위해 MySQL 최적화 프로그램을 사용할 수 있습니다.

개발자는 다음 방법을 사용하여 최적화 프로그램을 사용하는 것이 가장 좋은 시기를 결정할 수 있습니다.

• 쿼리가 너무 오래 걸리는 경우(예: 쿼리에 몇 초 이상이 소요되는 경우)
• 쿼리 결과 수가 다음과 같은 경우
• 인식된 쿼리의 품질이 충분히 높지 않거나 다음에 쿼리가 실행될 때 더 빠른 응답 시간이 필요한 경우.

3. 다양한 유형의 최적화 프로그램

MySQL에는 다양한 유형의 최적화 프로그램이 있으며 이러한 최적화 프로그램에는 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 다음은 주요 MySQL 최적화 프로그램입니다.

3.1 비용 기반 최적화 프로그램(CBO)

CBO는 MySQL에서 일반적으로 사용되는 최적화 프로그램 중 하나입니다. 통계 정보를 사용하여 쿼리 계획을 결정합니다. CBO는 MySQL 메타데이터에 저장된 통계를 기반으로 비용 모델을 사용하여 계획을 실행하는 데 필요한 총 비용을 계산합니다. 비용은 기간, I/O 등과 같은 측정항목을 기준으로 계산됩니다. CBO가 예측한 최소 비용의 실행 계획은 일반적으로 MySQL에서 실행됩니다.

3.2 규칙 기반 최적화 프로그램(RBO)

RBO는 이전 MySQL 버전의 기본값이었던 또 다른 최적화 프로그램입니다. 미리 정의된 규칙 집합을 기반으로 쿼리 계획을 결정합니다. 규칙은 MySQL 표현식 라이브러리에 의해 설정됩니다. RBO는 CBO만큼 좋지는 않지만 일부 상황에서는 CBO보다 빠를 수 있습니다.

3.3 쿼리 캐시

쿼리 캐시는 MySQL의 쿼리 캐싱 메커니즘을 구현하는 세 번째 최적화 프로그램입니다. MySQL에서는 쿼리가 동일한 텍스트에 매핑되면 다음 번에 동일한 쿼리가 더 빠르게 응답할 수 있도록 결과를 캐시에 저장할 수 있습니다. 쿼리 캐싱을 활성화하려면 query_cache_type 및 query_cache_size 옵션의 값을 설정하십시오.

4. 옵티마이저 사용 방법

옵티마이저는 MySQL 서버의 기본 부분입니다. 옵티마이저를 최대한 활용하기 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

4.1 MySQL 통계 업데이트

MySQL 통계는 옵티마이저의 결정을 결정하는 데 사용되므로 중요합니다. 개발자는 MyISAM 및 InnoDB 엔진에서 ANALYZE TABLE 명령을 실행하거나 MyISAM에서 OPTIMIZE TABLE 명령을 실행하여 MySQL 통계를 업데이트할 수 있습니다.

4.2 적절한 인덱스 사용

인덱스는 MySQL 최적화 프로그램의 핵심 구성 요소입니다. 대규모 데이터베이스의 경우 적절한 인덱스를 사용하는 것만으로도 쿼리 실행 시 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 개발자는 해시 또는 전체 텍스트 인덱스 대신 B-트리 인덱스를 사용해야 하며, 인덱싱된 열의 카디널리티가 낮아 응답 시간을 줄여야 합니다.

4.3 쿼리 결과 캐싱

쿼리 결과 캐싱은 MySQL 쿼리 캐싱 기능을 활용하는 효과적인 최적화 기술입니다. 개발자는 FEDERATED 스토리지 엔진 또는 MEMORY 스토리지 엔진을 활성화하거나 캐싱을 위해 memcached를 사용하여 쿼리 결과를 캐시할 수 있습니다.

4.4 테이블 크기 압축

개발자는 올바른 스토리지 엔진 및 테이블 파티셔닝 방법을 사용하거나 InnoDB의 행 압축과 같은 기술을 사용하여 테이블 크기를 압축할 수 있습니다. 이는 쿼리 성능을 향상시키고 대규모 데이터베이스 작업 시 비용을 절감하는 데에도 도움이 됩니다.

5. 결론

이 기사에서는 다양한 유형의 MySQL 옵티마이저, 옵티마이저를 사용하고 통계를 업데이트하는 동시에 MySQL 쿼리 성능을 최적화하는 모범 사례, 적절한 인덱스 사용, 쿼리 결과 캐싱 및 테이블 크기 압축과 같은 중요한 기술을 살펴보았습니다. 전반적으로 이러한 기술을 사용하면 개발자는 서버 비용과 시간을 줄이면서 더 빠른 쿼리 응답 시간을 달성할 수 있습니다.

위 내용은 옵티마이저를 사용하여 MySQL 성능을 향상시키는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!