1. 估算查询性能
在大多数情况下,可以通过统计磁盘搜索次数来估算查询的性能。对小表来说,通常情况下只需要搜索一次磁盘就能找到对应的记录(因为索引可能已经缓存起来了)。对大表来说,大致可以这么估算,它使用B树做索引,想要找到一条记录大概需要搜索的次数为:log(row_count) / log(index_block_length / 3 * 2 / (index_length + data_pointer_length)) + 1。
在MySQL中,一个索引块通常是1024bytes,数据指针通常是4bytes。对于一个有500,000条记录、索引长度为3bytes(medium integer)的表来说,根据上面的公式计算得到需要做 log(500,000)/log(1024/3*2/(3+4)) + 1 = 4 次搜索。
这个表的索引大概需要 500,000 * 7 * 3/2 = 5.2MB的存储空间(假定典型的索引缓冲区的2/3),因此应该会有更多的索引在内存中,并且可能只需要1到2次调用就能找到对应的记录。
对于写来说,大概需要4次(甚至更多)搜索才能找到新的索引位置,更新记录时通常需要2次搜索。
请注意,前面的讨论中并没有提到应用程序的性能会因为log N的值越大而下降。只要所有的东西都能由操作系统或者SQL服务器缓存起来,那么性能只会因为数据表越大而稍微下降。当数据越来越大之后,就不能全部放到缓存中去了,就会越来越慢了,除非应用程序是被磁盘搜索约束的(它跟随着的log N值增加而增加)。为了避免这种情况,可以在数据量增大以后也随着增大索引缓存容量。对 MyISAM 类型表来说,索引缓存容量是由系统变量 key_buffer_size 控制的。
2. SELECT 查询的速度
通常情况下,想要让一个比较慢的 SELECT ... WHERE 查询变得更快的第一件事就是,先检查看看是否可以增加索引。所有对不同表的访问都通常使用索引。可以使用 EXPLAIN 语句来判断 SELECT 使用了哪些索引。详情请看"7.4.5 How MySQL Uses Indexes"和"7.2.1 EXPLAIN Syntax (Get Information About a SELECT)"。
以下是几个常用的提高 MyISAM 表查询速度的忠告:
想要让MySQL将查询优化的速度更快些,可以在数据表已经加载完全部数据后执行行 ANALYZE TABLE 或运行 myisamchk --analyze 命令。它更新了每个索引部分的值,这个值意味着相同记录的平均值(对于唯一索引来说,这个值则一直都是 1)。MySQL就会在当你使用基于一个非恒量表达式的两表连接时,根据这个值来决定使用哪个索引。想要查看结果,可以在分析完数据表后运行 SHOW INDEX FROM tbl_name 查看 Cardinality 字段的值。myisamchk --description --verbose 显示了索引的分布信息。
想要根据一个索引来排序数据,可以运行 myisamchk --sort-index --sort-records=1 (如果想要在索引 1 上做排序)。这对于有一个唯一索引并且想根据这个索引的顺序依次读取记录的话来说是一个提高查询速度的好办法。不过要注意的是,第一次在一个大表上做排序的话将会耗费很长时间。
3. MySQL如何优化 WHERE 子句
这个章节讲述了优化程序如何处理 WHERE 子句。例子中使用了 SELECT 语句,但是在 DELETE 和 UPDATE 语句中对 WHERE 子句的优化是一样的。注意,关于MySQL优化的工作还在继续,因此本章节还没结束。MySQL做了很多优化工作,而不仅仅是文档中提到的这些。
MySQL的一些优化做法如下:
去除不必要的括号:
((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)
展开常量:
(a
-> b>5 AND b=c AND a=5
去除常量条件(在展开常量时需要):
(B>=5 AND B=5) OR (B=6 AND 5=5) OR (B=7 AND 5=6)
-> B=5 OR B=6
常量表达示在索引中只计算一次

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

MySQL은 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.MySQL은 관계형 데이터베이스이며 CRUD 작업에 SQL을 사용합니다. 2. 설치가 간단하고 루트 사용자 비밀번호를 구성해야합니다. 3. 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택하여 데이터 작업을 수행하십시오. 4. Orderby, Where and Join은 복잡한 쿼리에 사용될 수 있습니다. 5. 디버깅은 구문을 확인하고 쿼리를 분석하기 위해 설명을 사용해야합니다. 6. 최적화 제안에는 인덱스 사용, 올바른 데이터 유형 선택 및 우수한 프로그래밍 습관이 포함됩니다.


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