


Bila Menggunakan Indeks Komposit
Indeks komposit, dilambangkan sebagai indeks(column_A, column_B, column_C), meningkatkan prestasi pangkalan data untuk pertanyaan yang memanfaatkan lajur yang ditetapkan untuk tujuan seperti menyertai, menapis dan juga memilih data. Yang penting, indeks komposit juga memberi manfaat kepada pertanyaan yang menggunakan subset paling kiri bagi lajur yang diindeks. Akibatnya, indeks seperti yang digambarkan di atas akan terbukti berfaedah untuk pertanyaan yang melibatkan:
- indeks(lajur_A, lajur_B, lajur_C)
- indeks(lajur_A, column_B)
- index(column_A)
Pertimbangan Prestasi untuk Indeks Komposit
Menggunakan indeks komposit boleh memberi kesan ketara kepada prestasi disebabkan perkara berikut faktor:
- Lebih pantas Pendapatan semula: Apabila pertanyaan menggunakan semua atau sebahagian daripada lajur indeks komposit, pangkalan data boleh mendapatkan semula data dengan pantas daripada lajur yang diindeks tanpa memeriksa keseluruhan jadual.
- Operasi IO yang dikurangkan: Indeks komposit membantu meringankan operasi IO cakera dengan mendapatkan semula data terus daripada ingatan, sekali gus meminimumkan akses kepada medium storan fizikal.
Faedah Menggunakan Indeks Komposit
Indeks komposit menawarkan beberapa kelebihan:
- Kelajuan Pelaksanaan Pertanyaan yang Dipertingkatkan: Menyusun data mengikut indeks komposit secara mendadak mempercepatkan pemprosesan pertanyaan, membawa kepada peningkatan prestasi yang ketara.
- Penggunaan Sumber Dikurangkan: Dengan mengarahkan pertanyaan kepada subset data tertentu, indeks komposit mengoptimumkan penggunaan sumber pelayan, mengurangkan beban sistem keseluruhan.
- Skala Dipertingkat: Sebagai volum data meningkat, indeks komposit terbukti tidak ternilai dalam mengekalkan pelaksanaan pertanyaan yang cekap, walaupun untuk set data yang lebih besar.
Contoh Kes Penggunaan
Pertimbangkan contoh yang disediakan dengan jadual rumah:
Untuk menentukan sama ada indeks komposit pada geolat dan geolng sesuai, periksa yang paling pertanyaan yang kerap dilaksanakan:
SELECT * FROM homes WHERE geolat BETWEEN ??? AND ??? AND geolng BETWEEN ??? AND ???
Untuk pertanyaan ini, indeks komposit pada (geolat, geolng) akan menjadi optimum kerana ia sejajar secara langsung dengan kriteria penapisan yang ditentukan.
Tafsiran bagi Output EXPLAIN
Menganalisis EXPLAIN output:
EXPLAIN SELECT ... WHERE homes.geolat BETWEEN -100 AND 100 AND homes.geolng BETWEEN -100 AND 100
- geolat,geolng,display_status ialah indeks yang digunakan.
- menggunakan tempat menunjukkan bahawa indeks sedang digunakan oleh syarat penapisan pertanyaan.
Keluaran menunjukkan bahawa indeks sedia ada pada geolat dan geolng adalah memadai untuk yang ditentukan pertanyaan. Walau bagaimanapun, jika pertanyaan kebanyakannya melibatkan penapisan pada geolat dan geolng secara serentak, mencipta indeks komposit seperti yang dicadangkan (index(geolat_geolng)) boleh meningkatkan lagi prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Harus Menggunakan Indeks Komposit dalam Pangkalan Data Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
