


Comment les index couverts peuvent-ils améliorer les performances des requêtes de base de données ?
Index couverts : libérer l'efficacité des bases de données
Avez-vous rencontré le concept d'index couverts dans des discussions sur les bases de données ? Ils jouent un rôle crucial dans l'optimisation des performances de la base de données en exploitant les structures d'index pour éviter tout accès inutile aux tables.
Qu'est-ce qu'un index couvert ?
Un index couvert est un index qui inclut toutes les colonnes requises pour une requête spécifique. Contrairement aux index traditionnels, qui aident à localiser les lignes correspondant aux critères de requête, les index couverts fournissent les données complètes nécessaires à la requête directement à partir de l'index lui-même.
Avantages des index couverts
En utilisant un index couvert, le moteur de base de données peut récupérer les données requises directement à partir de l'index, évitant ainsi d'avoir besoin d'accéder à la table sous-jacente. Cela réduit considérablement les opérations d'E/S, améliorant ainsi les performances des requêtes, en particulier pour les requêtes impliquant plusieurs colonnes.
Exemple
Considérez la requête SQL suivante :
FROM tablename WHERE criteria
Si la table a un index sur (colonne1, colonne2) et que les critères spécifient des valeurs qui identifient de manière unique les lignes, le processeur de requêtes peut localiser les lignes correspondantes. en utilisant l'index. Cependant, il doit toujours accéder à la table pour récupérer les valeurs colonne1 et colonne2 pour chaque ligne.
Si l'index est étendu pour inclure (colonne1, colonne2, colonne3), le processeur de requêtes peut obtenir toutes les données requises directement à partir de l'index sans accès à la table, ce qui entraîne une exécution plus rapide des requêtes.
Optimisation des requêtes avec des index couverts
Pour optimiser requêtes utilisant efficacement les index couverts :
- Identifiez les requêtes qui récupèrent généralement un petit nombre de colonnes supplémentaires en plus de celles utilisées pour la sélection de lignes.
- Ajoutez ces colonnes supplémentaires à l'index, en vous assurant qu'elles ont les mêmes valeurs dans tout l'index.
En conclusion, les index couverts offrent une technique puissante pour améliorer les performances de la base de données en permettant la récupération directe des données à partir de index, réduisant les opérations d'E/S et optimisant le temps d'exécution des requêtes. En comprenant et en exploitant les index couverts, les administrateurs de bases de données peuvent améliorer considérablement l'efficacité de leurs systèmes de bases de données.
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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.
