


Hohe Kardinalität vs. niedrige Kardinalität: Welche Spalte sollte in einem Bereichsindex an erster Stelle stehen?
Spaltenreihenfolge mit hoher Kardinalität in einem Bereichsindex
Beim Datenbankdesign kann beim Erstellen eines Indexes für mehrere Spalten die Reihenfolge dieser Spalten geändert werden wirken sich erheblich auf die Leistung bei Bereichsabfragen aus. Insbesondere bei Abfragen, die sowohl eine Spalte mit hoher Kardinalität als auch eine Spalte mit niedriger Kardinalität umfassen, kann die optimale Spaltenreihenfolge im Index kontraintuitiv sein.
Szenario:
Bedenken Sie a Tabelle mit dem folgenden Schema:
CREATE TABLE `files` ( `did` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `filename` varbinary(200) NOT NULL, `ext` varbinary(5) DEFAULT NULL, `fsize` double DEFAULT NULL, `filetime` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`did`,`filename`), KEY `fe` (`filetime`,`ext`), -- This? KEY `ef` (`ext`,`filetime`) -- or This? ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
Diese Tabelle speichert Dateimetadaten mit etwa 1 Million Zeilen. Die Spalte „filetime“ hat größtenteils unterschiedliche Werte, was auf eine hohe Kardinalität hinweist, während die Spalte „ext“ eine endliche Anzahl von Werten aufweist, was auf eine niedrige Kardinalität hinweist.
Abfrage:
Die folgende Abfrage wird verwendet, um Dateiinformationen basierend auf ext und filetime abzurufen:
WHERE ext = '...' AND filetime BETWEEN ... AND ...
Bester Index Auswahl:
Es stellt sich die Frage, welcher Index, fe oder ef, für diese Abfrage besser wäre. Intuitiv könnte man annehmen, dass der Index mit der Spalte mit hoher Kardinalität (filetime) zuerst effizienter wäre. Die Analyse zeigt jedoch, dass das Gegenteil der Fall ist.
Erklärung:
Mit dem EXPLAIN-Befehl können wir den Abfrageplan auf verschiedene Indexoptionen untersuchen:
-- Force index on fe (filetime first) EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(fe) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH; -- Force index on ef (ext first) EXPLAIN SELECT COUNT(*), AVG(fsize) FROM files FORCE INDEX(ef) WHERE ext = 'gif' AND filetime >= '2015-01-01' AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;
Die Ergebnisse zeigen, dass der Index ef, mit der ext-Spalte mit niedriger Kardinalität zuerst, deutlich besser abschneidet als fe.
Eine weitere Analyse mit dem Optimierer-Trace zeigt, dass der Optimierer mit dem fe-Index schätzungsweise eine große Anzahl von Zeilen (16684) durchsucht hat, um nach dem ext-Wert zu filtern. Mit dem ef-Index könnten beide Indexspalten effizient genutzt und nur die relevanten Zeilen (538) abgerufen werden.
Schlussfolgerung:
Beim Erstellen eines zusammengesetzten Index zur Unterstützung des Bereichs Bei Abfragen empfiehlt es sich, die am Gleichheitstest beteiligte Spalte (in diesem Fall ext) unabhängig von ihrer Kardinalität zuerst zu platzieren. Dadurch kann der Index im Abfrageausführungsplan effektiver genutzt werden, was zu einer verbesserten Leistung führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHohe Kardinalität vs. niedrige Kardinalität: Welche Spalte sollte in einem Bereichsindex an erster Stelle stehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
