대규모 데이터 저장 및 처리에서 MySQL은 효율적이고 안정적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 널리 사용됩니다. 인덱싱은 쿼리 작업 속도를 높이고 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 MySQL의 가장 중요한 기능 중 하나입니다. Go 언어를 사용하여 MySQL 인덱스 작업을 수행하는 과정에서 몇 가지 핵심 사항에 주의해야 합니다. 아래에서 하나씩 소개하겠습니다.
- 테이블 엔진 사용하기
MySQL의 테이블 엔진은 여러 유형으로 나뉘는데, 그중 MyISAM과 InnoDB가 가장 일반적으로 사용됩니다. MyISAM은 읽기 성능에 장점이 있는 반면, InnoDB는 트랜잭션 처리 및 동시성 성능이 더 우수하므로 InnoDB를 기본 테이블 엔진으로 사용하는 것이 좋습니다. 테이블을 생성할 때 ENGINE=InnoDB 매개변수를 지정할 수 있습니다. 예:
CREATE TABLE users ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INT UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB;
- 올바른 인덱스 만들기
올바른 인덱스 디자인은 데이터베이스 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 잘못된 인덱스 디자인은 쿼리 효율성을 감소시킵니다. . MySQL 인덱스 작업에 Go 언어를 사용할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.
(1) SELECT * 문은 모든 열의 정보를 읽어 쿼리 효율성이 떨어지므로 사용을 피하십시오. 쿼리할 컬럼은 실제 상황에 맞게 선택해야 합니다.
(2) 인덱스는 구별도가 높은 컬럼에 구축되어야 합니다. 즉, 컬럼의 값이 고유할수록 인덱스 효율성이 높아집니다. 예를 들어 사용자 테이블의 id 필드는 좋은 인덱스 열입니다.
(3) 여러 열에서 쿼리할 때는 조인트 인덱스를 사용해야 합니다. 즉, 여러 열의 인덱스를 하나로 병합하는 것입니다. 예를 들어 사용자 테이블의 이름 및 연령 필드를 모두 쿼리하는 쿼리는 다음 명령문을 사용하여 공동 인덱스를 생성할 수 있습니다.
CREATE INDEX idx_name_age ON users (name, age);
(4) 인덱스 열에 함수나 표현식을 사용하면 인덱스를 사용할 수 없게 되므로 사용하지 마세요. . 예를 들어, 다음 문에서 UPPER 함수를 사용하여 이름 필드를 변환하면 인덱스가 무효화됩니다.
SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'JACK';
(5) 너무 긴 인덱스 열을 사용하면 인덱스 효율성이 떨어지므로 사용하지 마세요. 인덱스 컬럼은 64자 이내로 제어하는 것을 권장합니다.
- 연결 풀 사용
연결 풀을 사용하면 시스템이 MySQL 데이터베이스에 연결하는 횟수를 줄여 실행 효율성을 높일 수 있습니다. Go 언어에서는 golang.org/x/database/mysql 패키지의 DB 구조를 사용하여 연결 풀링을 구현할 수 있습니다. 예:
import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main() { db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname") if err != nil { panic(err.Error()) } defer db.Close() db.SetMaxIdleConns(10) db.SetMaxOpenConns(100) // ... }
그 중 SetMaxIdleConns()는 연결 풀의 최대 유휴 연결 수를 지정하고, SetMaxOpenConns()는 연결 풀의 최대 활성 연결 수를 지정합니다.
즉, Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 인덱스 작업을 생성하려면 인덱스 설계 및 연결 풀 사용에 주의가 필요합니다. 올바른 인덱스 디자인은 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있으며, 연결 풀은 MySQL에 대한 연결 수를 줄여 실행 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 인덱스 작업을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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