


Quand les vues indexées surpassent-elles les requêtes qui les créent ?
Vues et requêtes : une comparaison des performances
Une question clé concernant l'efficacité des bases de données concerne la différence de performances entre l'utilisation d'une vue et l'exécution de la requête brute équivalente. Plus précisément : une requête de vue simple (SELECT * FROM myView
) surpasse-t-elle sa requête de définition (SELECT * FROM ([query creating myView's result set])
) ?
Comprendre cela nécessite d'examiner les distinctions fondamentales entre les vues et les requêtes. Les vues sont des tables virtuelles, représentant un sous-ensemble de données sans stockage physique. Les requêtes, à l'inverse, récupèrent les données de manière dynamique.
Vues indexées : le changement de jeu en matière de performances
Alors que les vues de base offrent des gains de performances minimes, les vues indexées améliorent considérablement l'efficacité. La documentation de Microsoft souligne que les vues indexées :
- Matérialiser : Lors de la création de l'index, les résultats sont physiquement stockés, éliminant ainsi les calculs d'exécution.
- Optimisation des requêtes : L'optimiseur de requêtes peut remplacer les références de table moins efficaces par la vue indexée.
Documentation de Microsoft : preuves concrètes
La documentation de Microsoft SQL Server indique explicitement que la création d'un index clusterisé unique sur une vue matérialise et conserve son jeu de résultats, évitant ainsi un traitement d'exécution coûteux. De plus, la documentation souligne que l'optimiseur de requêtes peut utiliser directement une vue indexée ou la remplacer dans un plan de requête pour des performances optimales.
Scénario du monde réel : l'avantage de la vue indexée
Prenons l'exemple d'une société mondiale de logiciels avec des millions de records de ventes. Une vue indexée contenant uniquement les données de ventes lituaniennes accélérerait considérablement la récupération des données pour cette région spécifique. La profondeur de l'index passerait de 21 (Log2(1,000,000 )) sans la vue indexée à 7 (Log2(100)) avec elle, soit une multiplication par trois des performances.
Vues indexées : plus que de simples index glorifiés
L'idée selon laquelle les vues indexées sont simplement des index améliorés sur les tables sous-jacentes est inexacte. La documentation Microsoft précise que les vues indexées offrent des avantages en termes de performances inaccessibles avec les index standard.
Conclusion : les vues indexées règnent en maître
Bien que les vues simples n'offrent pas d'améliorations substantielles des performances, les vues indexées offrent des avantages considérables. Leurs résultats matérialisés, leur stockage persistant et leur intégration avec l'optimisation des requêtes se traduisent généralement par des performances supérieures par rapport à leurs requêtes de définition. Par conséquent, les vues indexées s’avèrent inestimables pour l’amélioration des performances.
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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.

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.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
