


SELECT * vs. SELECT-Spalte: Wann wirkt sich das Abrufen aller Spalten auf Leistung und Speicher aus?
*SELECT Fallstricke: Leistungseinbußen und Speicherverbrauch**
Bei einer Datenbankabfrage hat die Wahl der Verwendung von SELECT * (alle Spalten abrufen) oder SELECT Column (eine bestimmte Spalte angeben) Auswirkungen auf die Leistung und die Ressourcennutzung.
Auswirkungen auf die Leistung:
- Hohe E/A-Last: SELECT * ruft alle Spalten ab, einschließlich unnötiger Spalten. Dies erhöht den Netzwerkverkehr und kann zu E/A-Engpässen führen, wenn die Menge unerwünschter Daten groß ist.
- Datenträger lesen: Datenbanken rufen normalerweise das gesamte Tupel von der Festplatte ab, anstatt nur die angeforderten Spalten abzurufen. Daher verursacht SELECT * den gleichen E/A-Overhead wie die Auswahl aller Spalten.
Speicherverbrauch:
- Tupelfilterung: Wenn die Datenbank-Engine das gesamte Tupel abruft, benötigt die SELECT-Spalte zusätzlichen Speicher, um die erforderlichen Spalten abzurufen.
- Indexoptimierung: SELECT * kann sich auf die Leistung auswirken, wenn der nicht gruppierte Index die Abfrage abdecken kann (d. h. alle angeforderten Spalten einschließen). Indem Sie nur die erforderlichen Spalten angeben, ermöglichen Sie der Datenbank, den Index effizient zu nutzen.
*Gründe, die Verwendung von SELECT zu vermeiden: **
Abgesehen von Leistungsüberlegungen gibt es noch andere Gründe, die Verwendung von SELECT * im Produktionscode zu vermeiden:
- Datenbanksuche ist überlastet: SELECT * zwingt die Datenbank, die Tabellendefinition für alle Spalten zu überprüfen, was unnötigen Mehraufwand verursacht.
- Abhängigkeit der Datenreihenfolge: Es ist gefährlich, sich auf die Reihenfolge der zurückgegebenen Spalten zu verlassen, wenn sich die Tabellenstruktur ändert.
- Plan Freeze: SELECT * verhindert, dass der Abfrageoptimierer den besten Ausführungsplan auswählt.
Fazit:
Während SELECT wie eine Abkürzung aussieht, führt es oft zu Leistungseinbußen und erhöht den Speicherverbrauch. Indem Sie nur die erforderlichen Spalten angeben, können Sie die Geschwindigkeit, Effizienz und Flexibilität Ihrer Datenbankabfragen optimieren. Bevorzugen Sie daher im Produktionscode immer die Spalte SELECT gegenüber der Spalte SELECT , um diese potenziellen Fallstricke zu vermeiden.
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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.
