


Index de couverture, composite ou de colonnes : quel index MySQL dois-je utiliser ?
Index de couverture, composite ou de colonne dans MySQL
Comprendre les différents types d'index peut améliorer considérablement les performances de vos requêtes MySQL. Dans cet article, nous examinerons les index de couverture, composites et de colonnes, et aborderons les questions courantes concernant leur utilisation.
Index de couverture vs index de colonnes
Un index de couverture comprend toutes les colonnes récupérées par une requête, à l'exclusion des colonnes utilisées dans la clause WHERE. Il permet au moteur de requête de récupérer les données nécessaires directement à partir de l'index sans accéder aux données de la table. D'autre part, un index de colonne est créé sur une seule colonne.
Index composite vs index de colonne
Un index composite est créé sur plusieurs colonnes. L'ordre des colonnes dans la définition de l'index est crucial car seule la partie la plus à gauche de l'index composite peut être utilisée pour l'indexation. Si un index composite est défini comme (col3, col4) et que la requête utilise uniquement col3 dans la clause WHERE, seule une partie de l'index composite sera utilisée.
Utilisation de l'index dans les requêtes
MySQL sélectionne généralement l'index avec la cardinalité la plus élevée pour une requête spécifique. Dans une situation où des index séparés existent sur différentes colonnes, celui avec les valeurs les plus distinctes sera préféré. Il n'est généralement pas possible d'utiliser plusieurs index pour la même table dans une seule requête. Cependant, des sous-requêtes ou des index composés peuvent être utilisés comme solutions de contournement.
Implications sur les performances
L'utilisation d'un index de couverture peut améliorer considérablement les performances en éliminant le besoin d'accéder aux données de la table. Cependant, créer trop d’index de couverture peut entraîner une surcharge des index et une dégradation des performances. Les index composés sont généralement plus efficaces que les index de colonnes lorsque plusieurs colonnes sont impliquées dans une requête.
Différences MyISAM et InnoDB
Le comportement des index diffère légèrement entre les moteurs de stockage MyISAM et InnoDB. Dans InnoDB, la clé primaire est implicitement incluse dans tous les index secondaires, ce qui en fait effectivement des index composés. En conséquence, InnoDB utilise efficacement les index de couverture même lorsque la clé primaire n'est pas explicitement utilisée dans la clause WHERE. MyISAM, en revanche, n'a pas ce comportement.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

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.
