


Les vues indexées offrent-elles des performances supérieures par rapport aux requêtes sous-jacentes ?
Vues indexées : une amélioration des performances pour les requêtes SQL
Il existe un malentendu courant concernant les avantages en termes de performances des vues SQL Server. Même si les vues sont souvent associées à une meilleure efficacité des requêtes, les détails restent souvent flous. Les vues surpassent-elles vraiment les requêtes sous-jacentes qu’elles représentent ?
La différence clé : les vues indexées
La réponse repose sur une distinction cruciale : les vues simples n'améliorent pas intrinsèquement les performances. Cependant, les vues indexées offrent un avantage substantiel.
Les vues indexées utilisent un index clusterisé pour stocker les résultats pré-calculés dans la base de données. Cela élimine le besoin de recalculer les résultats lors de l’exécution de la requête, ce qui entraîne des améliorations significatives de la vitesse. De plus, l'optimiseur de requêtes peut remplacer intelligemment les vues indexées par les références de table, optimisant ainsi les performances même sans référencement direct des vues dans la requête.
Au-delà du référencement direct
Les avantages des vues indexées s'étendent au-delà des requêtes qui les référencent explicitement. L'optimiseur utilise dynamiquement ces vues comme substituts lorsqu'il est avantageux, maximisant ainsi les performances des requêtes. La documentation de Microsoft le confirme, indiquant qu'une requête n'a pas besoin de référencer la vue pour que l'optimiseur puisse l'exploiter.
Application pratique : un scénario du monde réel
Imaginez une société mondiale de logiciels utilisant SQL Server pour gérer les données de vente. Pour les déclarations fiscales lituaniennes, ils doivent extraire les données d’une table massive contenant des millions d’enregistrements. Une vue indexée axée uniquement sur les ventes lituaniennes offre une mise en cache optimisée, accélérant considérablement la génération de rapports.
Vues indexées et index standards : une distinction claire
Il est essentiel de différencier les vues indexées des index standards sur les tables sous-jacentes. Microsoft souligne les avantages uniques des vues indexées, en soulignant qu'elles offrent des avantages que l'on ne trouve pas dans les index standards. Il est important de noter que les vues indexées stockent physiquement leurs données, contrairement aux index standard qui n'existent que sous forme de métadonnées sur la table de base. Ce stockage physique se traduit par un accès et une exécution des requêtes plus rapides.
En résumé : un gagnant en performance
Bien que les vues simples n'améliorent pas directement les performances, les vues indexées améliorent considérablement l'efficacité des requêtes. En utilisant des résultats matérialisés et des stratégies d'optimisation intelligentes, ils surpassent à la fois les vues simples et les requêtes directes sur les tables de base. Par conséquent, les vues indexées permettent manifestement une récupération plus rapide des résultats.
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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.
