SQL-Leistungsoptimierung
Vorwort: Heute werde ich Ihnen ein wichtigeres Thema vorstellen: die SQL-Leistungsoptimierung.
Wie man SQL-Anweisungen beim Betrieb der Datenbank effizienter macht, ist ein sehr wichtiges Thema. Im Folgenden fasse ich die Probleme der Leistungsoptimierung für Sie zusammen.
SQL-Leistungsoptimierung
1. Die SELECT-Anweisung muss den Feldnamen angeben
SELECT * wird stark erhöht unnötiger Verbrauch (CPU, IO, Speicher, Netzwerkbandbreite); erhöht die Möglichkeit, abdeckende Indizes zu verwenden.
Wenn sich die Tabellenstruktur ändert, muss auch die vorherige Pause aktualisiert werden. Daher ist es erforderlich, den Feldnamen direkt nach der Auswahl hinzuzufügen.
2. Der in IN in der SQL-Anweisung enthaltene Wert sollte nicht zu groß sein.
MySQL hat entsprechende Optimierungen für IN vorgenommen, d. h. alle Konstanten in IN werden in einem Array gespeichert. und dieses Array ist in Ordnung.
Aber wenn der Wert groß ist, wird der Verbrauch relativ hoch sein. Verwenden Sie für kontinuierliche Werte nicht „in“, wenn Sie „between“ verwenden können, oder verwenden Sie stattdessen „connection“.
3. Unterscheiden Sie zwischen in und existiert, nicht in und nicht existiert
select * from 表A where id in (select id from 表B)
ist äquivalent zu
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
Der Unterschied zwischen in und existiert ist hauptsächlich verursacht durch Fahren Die Reihenfolge ändert sich (dies ist der Schlüssel zu Leistungsänderungen). Wenn vorhanden, ist die äußere Tabelle die treibende Tabelle, auf die zuerst zugegriffen wird. Wenn sie IN ist, wird zuerst die Unterabfrage ausgeführt.
So eignet sich IN für Situationen, in denen die Außenfläche groß, aber die Innenfläche klein ist; EXISTS eignet sich für Situationen, in denen die Außenfläche klein, aber die Innenfläche groß ist.
4. Es wird nicht empfohlen, die %-Präfix-Fuzzy-Abfrage zu verwenden.
Zum Beispiel LIKE „%name“ oder LIKE „%name%“, diese Art von Abfrage führt zu einem Indexfehler. Aber LIKE „name%“ kann verwendet werden.
Implizite Typkonvertierung vermeiden:
Typkonvertierung erfolgt, wenn der Typ des Spaltenfelds in der where-Klausel nicht mit dem Typ des übergebenen Parameters übereinstimmt. Dies wird empfohlen um den ersten Parametertyp zu bestimmen, wobei
5. Für den gemeinsamen Index sollte die Präfixregel ganz links befolgt werden
Der Index enthält beispielsweise die Felder ID, Name, Schule , Sie können das ID-Feld direkt oder in der Reihenfolge ID, Name verwenden, aber die Schule kann diesen Index nicht verwenden.
Beim Erstellen eines gemeinsamen Indexes müssen Sie also auf die Reihenfolge der Indexfelder achten.
Um die obigen Vorschläge zusammenzufassen:
1. Vermeiden Sie Berechnungsoperationen für Indexfelder
2. Vermeiden Sie die Verwendung von „not <>“ !=
3 🎜>
3. Vermeiden Sie die Datentypkonvertierung für Indexfelder 4. Vermeiden Sie die Verwendung von Nullwerten in indizierten Spalten6. Anweisungsregeln für WHERE 7 Vermeiden Sie die Verwendung von „in“, „not in“ oder „with in“ in der WHERE-Klausel. Sie können „exist“, „not exist“ anstelle von „in, not in“ verwenden . Deklarieren Sie keine Zahlen im Zeichenformat, deklarieren Sie keine Zeichenwerte im numerischen Format, da sonst der Index ungültig wird Die oben genannten Probleme sind für alle zusammengefasst. Weitere Fragen finden Sie in den entsprechenden Tutorials auf der chinesischen PHP-Website:https://www.php.cn/course/list/51/type/2.html
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSQL-Leistungsoptimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Leistung von Go-Anwendungen zu verbessern, können wir folgende Optimierungsmaßnahmen ergreifen: Caching: Verwenden Sie Caching, um die Anzahl der Zugriffe auf den zugrunde liegenden Speicher zu reduzieren und die Leistung zu verbessern. Parallelität: Verwenden Sie Goroutinen und Kanäle, um langwierige Aufgaben parallel auszuführen. Speicherverwaltung: Verwalten Sie den Speicher manuell (mit dem unsicheren Paket), um die Leistung weiter zu optimieren. Um eine Anwendung zu skalieren, können wir die folgenden Techniken implementieren: Horizontale Skalierung (Horizontale Skalierung): Bereitstellung von Anwendungsinstanzen auf mehreren Servern oder Knoten. Lastausgleich: Verwenden Sie einen Lastausgleich, um Anforderungen auf mehrere Anwendungsinstanzen zu verteilen. Daten-Sharding: Verteilen Sie große Datensätze auf mehrere Datenbanken oder Speicherknoten, um die Abfrageleistung und Skalierbarkeit zu verbessern.

Die C++-Leistungsoptimierung umfasst eine Vielzahl von Techniken, darunter: 1. Vermeidung dynamischer Zuordnung; 2. Verwendung von Compiler-Optimierungsflags; 4. Anwendungs-Caching; Der praktische Fall der Optimierung zeigt, wie diese Techniken angewendet werden, wenn die längste aufsteigende Teilfolge in einem ganzzahligen Array gefunden wird, wodurch die Effizienz des Algorithmus von O(n^2) auf O(nlogn) verbessert wird.

Durch die Erstellung mathematischer Modelle, die Durchführung von Simulationen und die Optimierung von Parametern kann C++ die Leistung eines Raketentriebwerks erheblich verbessern: Erstellen Sie ein mathematisches Modell eines Raketentriebwerks und beschreiben Sie sein Verhalten. Simulieren Sie die Motorleistung und berechnen Sie wichtige Parameter wie Schub und spezifischer Impuls. Identifizieren Sie Schlüsselparameter und suchen Sie mithilfe von Optimierungsalgorithmen wie genetischen Algorithmen nach optimalen Werten. Die Motorleistung wird auf der Grundlage optimierter Parameter neu berechnet, um den Gesamtwirkungsgrad zu verbessern.

Die Leistung von Java-Frameworks kann durch die Implementierung von Caching-Mechanismen, Parallelverarbeitung, Datenbankoptimierung und Reduzierung des Speicherverbrauchs verbessert werden. Caching-Mechanismus: Reduzieren Sie die Anzahl der Datenbank- oder API-Anfragen und verbessern Sie die Leistung. Parallelverarbeitung: Nutzen Sie Multi-Core-CPUs, um Aufgaben gleichzeitig auszuführen und so den Durchsatz zu verbessern. Datenbankoptimierung: Abfragen optimieren, Indizes verwenden, Verbindungspools konfigurieren und die Datenbankleistung verbessern. Reduzieren Sie den Speicherverbrauch: Verwenden Sie leichte Frameworks, vermeiden Sie Lecks und verwenden Sie Analysetools, um den Speicherverbrauch zu reduzieren.

Zu den Methoden zur Programmleistungsoptimierung gehören: Algorithmusoptimierung: Wählen Sie einen Algorithmus mit geringerer Zeitkomplexität und reduzieren Sie Schleifen und bedingte Anweisungen. Auswahl der Datenstruktur: Wählen Sie geeignete Datenstrukturen basierend auf Datenzugriffsmustern aus, z. B. Nachschlagebäume und Hash-Tabellen. Speicheroptimierung: Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Objekte, geben Sie nicht mehr verwendeten Speicher frei und verwenden Sie die Speicherpooltechnologie. Thread-Optimierung: Identifizieren Sie Aufgaben, die parallelisiert werden können, und optimieren Sie den Thread-Synchronisierungsmechanismus. Datenbankoptimierung: Erstellen Sie Indizes, um den Datenabruf zu beschleunigen, optimieren Sie Abfrageanweisungen und verwenden Sie Cache- oder NoSQL-Datenbanken, um die Leistung zu verbessern.

Profiling in Java wird verwendet, um den Zeit- und Ressourcenverbrauch bei der Anwendungsausführung zu ermitteln. Implementieren Sie die Profilerstellung mit JavaVisualVM: Stellen Sie eine Verbindung zur JVM her, um die Profilerstellung zu aktivieren, legen Sie das Abtastintervall fest, führen Sie die Anwendung aus, stoppen Sie die Profilerstellung und die Analyseergebnisse zeigen eine Baumansicht der Ausführungszeit an. Zu den Methoden zur Leistungsoptimierung gehören: Identifizieren von Hotspot-Reduktionsmethoden und Aufrufen von Optimierungsalgorithmen

Die Leistungsoptimierung für die Java-Microservices-Architektur umfasst die folgenden Techniken: Verwenden Sie JVM-Optimierungstools, um Leistungsengpässe zu identifizieren und zu beheben. Optimieren Sie den Garbage Collector und wählen und konfigurieren Sie eine GC-Strategie, die den Anforderungen Ihrer Anwendung entspricht. Verwenden Sie einen Caching-Dienst wie Memcached oder Redis, um die Antwortzeiten zu verbessern und die Datenbanklast zu reduzieren. Nutzen Sie asynchrone Programmierung, um Parallelität und Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Teilen Sie Microservices auf und unterteilen Sie große monolithische Anwendungen in kleinere Services, um die Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.

Effektive Techniken zur schnellen Diagnose von PHP-Leistungsproblemen umfassen die Verwendung von Xdebug zum Abrufen von Leistungsdaten und die anschließende Analyse der Cachegrind-Ausgabe. Verwenden Sie Blackfire, um Anforderungsverfolgungen anzuzeigen und Leistungsberichte zu erstellen. Untersuchen Sie Datenbankabfragen, um ineffiziente Abfragen zu identifizieren. Analysieren Sie die Speichernutzung, zeigen Sie Speicherzuordnungen und Spitzenauslastung an.
