MySQL 기반 최적화 구현 방법: 데이터 유형 선택 및 저장 공간 최적화

MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며, 기본 최적화는 데이터베이스의 성능과 안정성에 매우 중요합니다. 이 기사에서는 MySQL 데이터 유형 선택 및 저장 공간 최적화를 자세히 소개하고 실제 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 유형 선택 및 최적화

1. 일반적인 데이터 유형 소개

MySQL은 정수, 부동 소수점, 문자열, 날짜, 시간 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 데이터 유형을 선택할 때 저장 공간을 낭비하고 쿼리 효율성에 영향을 미치지 않도록 실제 요구 사항에 따라 선택해야 합니다.

2. 정수 유형

정수 유형은 MySQL에서 가장 일반적인 데이터 유형 중 하나이며 일반적으로 수량이나 카운터를 저장하는 데 사용됩니다. 정수형을 선택할 때는 저장된 데이터의 범위와 정밀도를 고려하여 선택해야 하며, 너무 크거나 작은 정수형은 사용하지 마세요.

공통 정수는 다음과 같습니다:

• TINYINT: 범위는 -128 ~ 127, 1바이트입니다.
• SMALLINT: 범위는 -32768 ~ 32767, 2바이트입니다.
• MEDIUMINT: 범위는 -8388608 ~ 8388607, 3바이트입니다.
• INT: 범위는 -2147483648 ~ 2147483647, 4바이트입니다.
• BIGINT: 범위는 -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807, 8바이트입니다.

3. 부동 소수점 유형

부동 소수점 유형은 소수점 이하 자릿수를 저장하는 데 사용되며 일반적으로 금액, 비율 등을 저장하는 데 사용됩니다. 부동 소수점 유형을 선택할 때는 정밀도와 저장 공간을 기준으로 선택해야 하며, 너무 크거나 작은 부동 소수점 유형은 사용하지 마세요.

일반적인 부동 소수점 유형은 다음과 같습니다.

• FLOAT: 단정밀도 부동 소수점 유형, 4바이트를 차지하고 6비트 정밀도를 가집니다.
• DOUBLE: 15비트의 정밀도로 8바이트를 차지하는 배정밀도 부동 소수점 유형입니다.
• DECIMAL: 고정밀 부동 소수점 유형으로 고정된 길이의 저장 공간을 차지하며 실제 필요에 따라 정밀도와 저장 공간을 유연하게 선택할 수 있습니다.

4. 문자열 유형

문자열 유형은 문자열 데이터를 저장하는 데 사용되며 일반적으로 이름, 주소, 설명 등과 같은 텍스트 정보를 저장하는 데 사용됩니다. 문자열 유형을 선택할 때 불필요한 문자 집합과 길이를 사용하여 저장 공간을 낭비하지 않도록 저장된 데이터의 크기와 유형을 기준으로 선택해야 합니다.

일반적인 문자열 유형은 다음과 같습니다.

• CHAR: 고정 길이 문자열, 고정 길이 저장 공간을 차지하며 고정 길이 데이터에 적합합니다.
• VARCHAR: 가변 길이의 저장 공간을 차지하는 가변 길이 문자열로, 가변 길이의 데이터에 적합합니다.
• TEXT: 일반적으로 utf8mb4 문자 세트를 사용하여 더 긴 길이의 텍스트 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
• BLOB: 일반적으로 저장 공간을 사용하여 바이너리 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

5. 날짜 유형

날짜 유형은 날짜 및 시간 데이터를 저장하는 데 사용되며 일반적으로 생일, 입장 날짜, 운영 시간 등을 저장하는 데 사용됩니다. 날짜 유형을 선택할 때는 실제 필요에 따라 선택해야 하며 불필요한 형식과 시간대의 사용을 피해야 합니다.

일반적인 날짜 유형은 다음과 같습니다.

• DATE: "YYYY-MM-DD" 형식으로 날짜 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
• TIME: "HH:MM:SS" 형식으로 시간 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
• DATETIME: "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 형식으로 날짜 및 시간 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
• TIMESTAMP: 그리니치 표준시 형식으로 표준 시간과 시간대를 저장하는 데 사용됩니다.

6. 저장 프로시저

MySQL에서 저장 프로시저는 데이터베이스 성능과 보안을 향상시키는 중요한 방법 중 하나입니다. 저장 프로시저는 네트워크 전송 데이터를 줄이고 데이터베이스 서버 부하를 줄이며 보안을 향상시키는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 다음은 점수가 90점보다 큰 직원에 대한 정보를 쿼리하는 간단한 저장 프로시저입니다.

CREATE PROCEDURE get_employee_score()
BEGIN

DECLARE score INT;
SELECT score INTO score FROM employee WHERE score > 90;
SELECT * FROM employee WHERE score = score;

END;

2 저장 공간 최적화

1. 적절한 스토리지 엔진 선택

MySQL은 InnoDB, MyISAM, Memory 등과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 다양한 스토리지 엔진은 다양한 기능과 최적화 전략을 지원하며, 최상의 성능을 얻으려면 실제 요구 사항에 따라 적절한 스토리지 엔진을 선택해야 합니다.

2. 과도한 인덱싱 방지

MySQL 인덱스는 쿼리 성능을 향상하고 데이터 검색 속도를 높이는 중요한 도구 중 하나입니다. 그러나 과도한 인덱싱은 저장 공간을 낭비하고 쓰기 성능을 저하시키며 인덱스 오류를 유발합니다. 과도한 인덱싱을 방지하려면 실제 요구 사항에 따라 필요한 인덱스를 선택해야 합니다.

3. 압축 테이블 사용

MySQL 5.7 이후에는 데이터와 인덱스를 압축하여 저장 공간을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있는 압축 테이블 기능이 지원됩니다. 압축 테이블을 선택할 때는 과도한 압축으로 인한 성능 저하를 방지하기 위해 실제 요구 사항에 따라 선택해야 합니다.

다음은 간단한 압축 테이블 예입니다.

CREATE TABLE members (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(25) NOT NULL,
`address` VARCHAR(50) NOT NULL,
`email` VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=4;

4 불필요한 데이터 삭제

MySQL의 불필요한 데이터에는 사용된 테이블과 열이 포함됩니다. 쓸모없는 인덱스, 만료된 데이터 등 이러한 불필요한 데이터는 저장 공간을 차지하고 데이터베이스 성능을 저하시키며 백업 및 복구 작업의 복잡성을 증가시킵니다. 데이터베이스 성능과 효율성을 높이기 위해서는 불필요한 데이터를 정기적으로 삭제해야 합니다.

예를 들어, 다음은 점수가 0인 직원 정보를 삭제하는 간단한 삭제 예입니다.

DELETE FROM 직원 WHERE 점수 = 0;

결론

합당한 데이터 유형 선택과 저장 공간 최적화를 통해 MySQL 데이터베이스의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 정기적으로 데이터베이스 구조를 확인 및 최적화하고, 너무 크거나 작은 데이터 유형의 사용을 피하고, 불필요한 데이터를 삭제하고, 압축 테이블 및 저장 프로시저와 같은 최적화 전략을 사용하는 것이 좋습니다.

위 내용은 MySQL 기반 최적화 구현 방법: 데이터 유형 선택 및 저장 공간 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!