


Bagaimanakah Pengindeksan Pangkalan Data Boleh Meningkatkan Prestasi Pertanyaan dengan Ketara?
Kepentingan indeks pangkalan data dalam pengurusan data
Dalam bidang pengurusan data, indeks memainkan peranan penting dalam mengoptimumkan prestasi pangkalan data, terutamanya apabila saiz set data terus berkembang. Artikel ini menyelidiki asas pengindeksan pangkalan data untuk memberikan penjelasan komprehensif yang bebas daripada platform pangkalan data khusus anda.
Mengapa indeks penting
Data yang disimpan pada peranti storan berasaskan cakera disusun ke dalam blok data. Setiap blok mengandungi sebahagian daripada data sebenar dan penunjuk ke blok berikutnya. Tidak seperti senarai terpaut, blok cakera tidak perlu disimpan bersebelahan.
Apabila mencari rekod berdasarkan medan tidak diisih, carian linear diperlukan, memerlukan (N 1)/2 akses blok secara purata. Untuk medan bukan kunci (tiada entri unik), keseluruhan ruang jadual mesti diimbas, memerlukan N akses blok.
Sebaliknya, medan diisih membenarkan carian binari, yang memerlukan akses blok log2 N sahaja. Selain itu, untuk medan bukan kunci, carian boleh ditamatkan apabila nilai yang lebih tinggi ditemui, sekali gus mengurangkan bilangan akses blok yang diperlukan.
Apakah itu indeks pangkalan data?
Pengindeksan ialah teknik untuk mengisih rekod dalam jadual berdasarkan berbilang medan. Mencipta indeks untuk medan tertentu yang mengandungi nilai medan dan penunjuk kepada rekod yang sepadan. Struktur indeks ini kemudiannya diisih untuk carian binari.
Walau bagaimanapun, indeks memperkenalkan ruang cakera tambahan di atas kepala kerana ia menyimpan jadual berasingan yang mengandungi nilai medan dan penunjuk rekod. Keperluan ruang ini menjadi penting apabila mengindeks berbilang medan dalam jadual, terutamanya apabila menggunakan enjin MyISAM di mana fail indeks mungkin melebihi had sistem fail.
Cara indeks berfungsi
Mari kita pertimbangkan contoh skema pangkalan data di mana jadual mengandungi lima medan: id (kunci utama), firstName, lastName dan emailAddress. Kami mengandaikan terdapat 5 juta baris dengan saiz tetap 204 bait setiap baris dan saiz blok 1024 bait.
Senario 1: Medan diisih dan medan tidak diisih
- Tanpa indeks, carian linear pada medan id (yang diisih dan merupakan medan utama) memerlukan lebih kurang 500,000 akses blok.
- Dengan indeks, carian binari pada medan id mengurangkan bilangan akses blok kepada kira-kira 20.
- Untuk medan Nama pertama (medan tidak diisih dan bukan kekunci), carian linear memerlukan 1,000,000 akses blok.
Adegan 2: Indeks
- Indeks pada medan FirstName mencipta jadual yang lebih kecil dengan saiz rekod 54 bait.
- Jadual indeks memerlukan lebih kurang 277,778 blok, manakala jadual asal memerlukan 1,000,000 blok.
- Carian binari indeks memerlukan 19 akses blok, dan kemudian satu lagi akses blok diperlukan untuk mendapatkan semula rekod sebenar, untuk jumlah 20 akses blok.
Bila menggunakan indeks
Indeks boleh meningkatkan prestasi pertanyaan pada medan yang kerap digunakan dalam kriteria carian. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mempertimbangkan perkara berikut semasa menentukan sama ada untuk mengindeks medan:
- Elakkan pengindeksan pada medan keluaran sahaja.
- Pastikan medan yang diindeks mempunyai kardinaliti tinggi, kerana kardinaliti rendah mungkin menafikan keberkesanan indeks.
- Pertimbangkan had saiz sistem fail yang mungkin timbul daripada pengindeksan berlebihan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pengindeksan Pangkalan Data Boleh Meningkatkan Prestasi Pertanyaan dengan Ketara?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini