为了使这个查询的效率更高,给其中一个联结列添加索引并重新执行EXPLAIN语句:
mysql> ALTER TABLE t2 ADD INDEX (i2);
mysql> EXPLAIN SELECT t1.i1, t2.i2 FROM t1, t2 WHERE t1.i1 = t2.i2G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra:
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t2
type: ref
possible_keys: i2
key: i2
key_len: 5
ref: sampdb.t1.i1
rows: 10
Extra: Using where; Using index
我们可以看到性能提高了。T1的输出没有改变(表明还是需要进行全表扫描),但是优化器处理t2的方式就有所不同了:
? 类型从ALL改变为ref,意味着可以使用参考值(来自t1的值)来执行索引查找,定位t2中合格的数据行。
? 参考值在参考(ref)字段中给出了:sampdb.t1.i1。
? 行数值从1000降低到了10,显示出优化器相信对于t1中的每一行,它只需要检查t2中的10行(这是一个悲观的估计值。实际上,在t2中只有一行与t1中数据行匹配。我们在后面会看到如何帮助优化器改善这个估计值)。数据行组合的全部估计值使1000×10=10000。它比前面的没有索引的时候估计出来的一百万好多了。
对t1进行索引有价值吗?实际上,对于这个特定的联结操作,扫描一张表是必要的,因此没有必要对t1建立索引。如果你想看到效果,可以索引t1.i1并再次运行EXPLAIN:
mysql> ALTER TABLE t1 ADD INDEX (i1);
mysql> EXPLAIN SELECT t1.i1, t2.i2 FROM t1, t2 WHERE t1.i1 = t2.i2G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: index
possible_keys: i1
key: i1
key_len: 5
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using index
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t2
type: ref
possible_keys: i2
key: i2
key_len: 5
ref: sampdb.t1.i1
rows: 10
Extra: Using where; Using index
上面的输出与前面的EXPLAIN的输出相似,但是添加索引对t1的输出有一些改变。类型从NULL改成了index,附加(Extra)从空的改成了Using index。这些改变表明,尽管对索引的值仍然需要执行全表扫描,但是优化器还是可以直接从索引文件中读取值,根据不需要使用数据文件。你可以从MyISAM表中看到这类结果,在这种情况下,优化器知道自己只询问索引文件就能够得到所有需要的信息。对于InnoDB 和BDB表也有这样的结果,在这种情况下优化器可以单独使用索引中的信息而不用搜索数据行。

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.

MySQL은 다음과 같은 초보자에게 적합합니다. 1) 설치 및 구성이 쉽고, 2) 풍부한 학습 리소스, 3) 직관적 인 SQL 구문, 4) 강력한 도구 지원. 그럼에도 불구하고 초보자는 데이터베이스 디자인, 쿼리 최적화, 보안 관리 및 데이터 백업과 같은 과제를 극복해야합니다.

예, sqlisaprogramminglanguages-pecializedfordatamanagement.1) 그것은 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, sqlisessentialforquerying, 삽입, 업데이트 및 adletingdataindataindationaldatabase.3) weburer infriendly, itrequires-quirestoamtoavase

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.


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