


Pourquoi ma requête SQL est-elle lente lorsque j'ajoute une clause ORDER BY ?
Requête lente avec la clause ORDER BY : une énigme résolue
Dans ce scénario, une requête SQL s'exécute rapidement sans la clause ORDER BY mais rencontre un ralentissement important lorsqu'il est ajouté. La requête joint les données de plusieurs tables et renvoie une liste de lignes pour un utilisateur spécifique.
Explication de la solution :
Le coupable de la lenteur de la requête réside dans le logique de commande. Sans la clause ORDER BY, la base de données peut utiliser un index pour une récupération efficace. Cependant, lorsqu'un critère de classement est spécifié, l'index ne peut plus être utilisé, ce qui entraîne une analyse complète de la table.
La solution proposée offre une approche alternative qui maintient les capacités d'indexation. En enfermant la requête d'origine dans une table dérivée, nous créons effectivement une table temporaire avec l'ensemble de résultats souhaité. Cette table dérivée peut ensuite être triée à l'aide de la clause ORDER BY sans affecter l'utilisation de l'index de la requête d'origine.
Mécanisme sous-jacent :
La base de données optimise les requêtes en créant fréquemment des index. colonnes consultées. Ces index agissent comme des cartes efficaces, permettant une récupération directe de données spécifiques sans avoir besoin d'une analyse complète de la table. Dans ce cas, l'index de la colonne CourseID peut être utilisé pour une récupération rapide des lignes.
Lorsque la clause ORDER BY est ajoutée, la base de données doit réorganiser les données récupérées dans l'ordre spécifié. Cette opération interfère avec l'efficacité de l'index, entraînant une analyse complète de la table et un ralentissement notable.
En encapsulant la requête d'origine dans une table dérivée, nous créons effectivement un ensemble de résultats distinct qui n'est pas affecté par l'ORDER suivant. Clause PAR. Cela permet à la base de données d'utiliser l'index pour la récupération initiale, puis d'effectuer le tri sur la table dérivée, préservant à la fois l'efficacité et l'ordre souhaité.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
