데이터베이스 MySQL 성능 최적화 및 복잡한 쿼리와 관련된 운영 방법은 무엇입니까?

인덱스 최적화

인덱스는 MySQL에서 쿼리 속도를 높이는 핵심입니다. 인덱스를 올바르게 설계하면 쿼리 효율성이 효과적으로 향상될 수 있지만, 잘못 설계하면 쿼리 효율성이 영향을 받을 수 있습니다.

다음은 몇 가지 일반적인 인덱스 최적화 팁입니다.

• 인덱스를 생성하면 쓰기 성능이 저하되므로 인덱스 수를 줄이고 너무 많은 인덱스를 생성하지 마십시오.

• UUID 유형의 기본 키와 외래 키를 사용하는 것보다 정수형 기본 키와 외래 키를 사용하는 등 적절한 데이터 유형을 선택하는 것이 더 효율적입니다.

• 일반적으로 인덱스의 선택도를 보장해야 합니다. 즉, 인덱스에 있는 서로 다른 값의 개수와 테이블에 있는 서로 다른 값의 개수의 비율이 임계값보다 높으며, 이는 일반적으로 약 10%입니다. 인덱스의 선택성이 너무 낮으면 쿼리에 대한 인덱스의 최적화 효과가 매우 제한됩니다.

• 쿼리에서 MySQL이 지원하지 않는 함수를 사용하지 마세요. 이렇게 하면 인덱스를 사용할 수 없게 됩니다.

• 커버링 인덱스를 사용하세요. 즉, 테이블의 다른 열에 액세스할 필요 없이 인덱스를 통해 쿼리 결과만 반환하면 됩니다. 이렇게 하면 쿼리 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

• 대형 테이블을 분할하고, 테이블을 여러 하위 테이블로 분할하고, 파티션 키에 따라 서로 다른 하위 테이블에 데이터를 저장하면 쿼리 및 삭제 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

인덱스 생성:

CREATE INDEX idx_user_email ON user (email);

인덱스 사용:

SELECT name FROM user WHERE email = 'example@example.com';

쿼리 최적화

쿼리는 MySQL에서 가장 일반적인 작업 중 하나입니다. 쿼리의 효율성을 높이려면 몇 가지 쿼리 최적화 기술을 따라야 합니다.

다음은 몇 가지 일반적인 쿼리 최적화 팁입니다.

• 너무 많은 행이 반환되지 않도록 쿼리 결과를 제한하려면 LIMIT를 사용하세요.

• IN 또는 NOT IN 하위 쿼리 대신 EXISTS 또는 NOT EXISTS 하위 쿼리를 쿼리에 사용하세요.

• 쿼리에서 LIKE 절을 사용하지 마세요. 특히 LIKE 절 시작 부분에 와일드카드 문자가 나타나는 경우에는 더욱 그렇습니다.

• 여러 쿼리 결과를 결합하고 하위 쿼리 사용을 방지하려면 UNION 또는 UNION ALL을 사용하세요.

• DISTINCT 키워드를 사용하는 대신 GROUP BY 및 집계 함수를 사용하여 데이터를 집계합니다.

• 특히 대용량 데이터를 처리할 때 쿼리에 ORDER BY 절을 사용하지 마세요.

• JOIN 작업을 사용하는 경우 LEFT JOIN 또는 RIGHT JOIN 작업 대신 INNER JOIN 작업을 사용하여 쿼리 성능을 향상하세요.

• 특히 쿼리 조건이 많은 경우 쿼리에 OR 연산자를 사용하지 마세요.

LIMIT 사용:

SELECT name FROM user LIMIT 10;

EXISTS 사용:

SELECT name FROM user WHERE EXISTS (SELECT * FROM order WHERE user.id = order.user_id);

GROUP BY 사용:

SELECT name, SUM(amount) FROM order GROUP BY name;

INNER JOIN 사용:

SELECT user.name, order.amount FROM user INNER JOIN order ON user.id = order.user_id;

데이터베이스 최적화

인덱스 및 쿼리 최적화 외에도 MySQL은 최적화를 통해 개선될 수 있습니다. 데이터베이스 설계 성능 및 안정성.

다음은 몇 가지 일반적인 데이터베이스 최적화 팁입니다.

• MyISAM 엔진 대신 InnoDB 엔진을 사용하세요. InnoDB는 동시성 및 데이터 무결성을 향상시킬 수 있는 트랜잭션 및 행 수준 잠금과 같은 기능을 지원하기 때문입니다.

• 테이블에 BLOB 또는 TEXT 열을 사용하면 많은 IO 작업이 발생하므로 사용하지 마세요.

• 테이블을 디자인할 때 NULL 값을 너무 많이 사용하지 마세요. 이렇게 하면 저장 공간이 많이 낭비됩니다.

• 한 테이블에 너무 많은 데이터를 저장하지 않으려면 테이블을 여러 하위 테이블로 분할하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• 과도한 데이터 볼륨으로 인한 성능 저하를 방지하려면 데이터베이스에서 쓸모 없는 데이터를 정기적으로 정리하세요.

• 쿼리 캐시, InnoDB 캐시 등을 포함하여 올바른 캐시 설정을 구성하세요.

InnoDB 엔진 사용:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB;

BLOB 또는 TEXT 열 사용 방지:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  content TEXT
);

너무 많은 NULL 값 사용 방지:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT NOT NULL
);

테이블 분할:

CREATE TABLE user_1 (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE user_2 (
  id INT PRIMARY KEY,
  address VARCHAR(100),
  phone VARCHAR(20)
);

정기적으로 데이터 정리:

DELETE FROM user WHERE created_at < &#39;2022-01-01&#39;;

구성 캐시:

으아악

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