쿼리 효율성을 높이기 위해 PHP를 사용하여 MySQL 테이블 파티셔닝을 구현하는 방법

1. 하위 테이블이란 무엇인가요?

MySQL에서는 테이블이 데이터 저장의 주요 형태입니다. 수백만 개의 레코드가 테이블에 저장되어 있으면 MySQL이 필요한 데이터를 찾기 위해 전체 테이블을 스캔해야 하기 때문에 데이터 쿼리 속도가 매우 느려집니다. 쿼리 속도를 높이려면 큰 테이블을 여러 개의 작은 테이블로 분할하는 것이 좋습니다. 각 작은 테이블은 데이터의 해당 부분을 저장합니다. 이 기술을 샤딩이라고 합니다.

2. 왜 테이블을 나누나요?

대형 웹사이트에서는 수백만 또는 수억 개의 레코드가 포함된 테이블을 갖는 것이 일반적입니다. 이러한 테이블은 많은 저장 공간을 필요로 할 뿐만 아니라 쿼리 속도도 매우 느립니다. 테이블 샤딩의 주요 목적은 데이터를 여러 개의 작은 테이블에 분산하여 저장하여 데이터베이스 쿼리 속도와 응답 시간을 향상시켜 관련 문제를 해결하는 것입니다.

3. 테이블을 나누는 방법은 무엇인가요?

테이블을 분할하기 전에 먼저 데이터 분할 방법을 결정해야 합니다. 데이터는 시간, 지역, 사용자 및 기타 방법에 따라 세분화될 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 지역별로 분할하여 여러 테이블에 저장할 수도 있고, 시간을 기준으로 데이터를 여러 달의 여러 테이블로 분할할 수도 있습니다. 데이터를 더 잘 구성하고 관리하려면 데이터를 유사한 속성을 가진 덩어리로 나누는 것이 가장 좋습니다.

분할 방법을 결정한 후 테이블 분할을 시작할 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1단계: 하위 테이블의 데이터베이스 및 테이블 구조를 생성합니다.

먼저 분산된 데이터를 저장하기 위해 데이터베이스에 새로운 테이블 구조를 생성해야 합니다. 테이블 구조는 원래 테이블 구조와 동일해야 합니다. 예를 들어 원래 테이블 이름이 user인 경우 분할 테이블 이름은 user_1, user_2 등으로 지정할 수 있습니다.

2단계: 분산된 테이블에 데이터를 삽입합니다.

테이블 구조를 생성한 후 분할 테이블에 데이터를 삽입할 수 있습니다. 데이터 블록을 분할하는 방법에 따라 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 데이터를 시간별로 나누어 원본 테이블의 데이터를 해당 타임테이블로 복사할 수 있습니다.

3단계: 데이터를 쿼리합니다.

데이터를 쿼리하려면 모든 하위 테이블에 쿼리 요청을 보내고 결과를 요약해야 합니다. PHP에서는 UNION 연산자를 사용하여 쿼리 결과를 결합할 수 있습니다. 다음은 2021년 8월에 등록된 모든 사용자에 대한 데이터를 검색하는 데 사용할 수 있는 쿼리 명령의 예입니다.

SELECT * FROM user_202108
UNION
SELECT * FROM user_202109 ;

4. 샤딩이 쿼리 효율성에 미치는 영향

샤딩을 사용하면 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 원본 테이블에는 1천만 개의 레코드가 있지만 각 하위 테이블에는 100만 개의 레코드만 있습니다. 이렇게 하면 MySQL은 데이터를 쿼리할 때 원본 테이블의 모든 레코드를 검색하는 대신 각 분할 테이블에서 100만 개의 레코드만 검색할 수 있습니다. 이를 통해 쿼리 효율성이 향상되고 데이터베이스 부하가 잘 분산됩니다.

위 내용은 쿼리 효율성을 높이기 위해 PHP를 사용하여 MySQL 테이블 파티셔닝을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!