


Comment l'indexation de bases de données peut-elle améliorer considérablement les performances des requêtes dans de grands ensembles de données ?
Index de base de données : la clé pour améliorer les performances des requêtes sur de grands ensembles de données
La technologie d'indexation de bases de données améliore les performances des requêtes en triant les enregistrements en fonction de critères spécifiques. Il utilise des structures de données auxiliaires pour mapper les valeurs d'index aux emplacements d'enregistrement, évitant ainsi les analyses fastidieuses de la table entière lors de la recherche de données spécifiques.
La nécessité de l'index
À mesure que l'ensemble de données augmente, le temps requis pour la recherche linéaire augmente considérablement. Par exemple, la recherche dans un ensemble de données contenant 5 millions d'enregistrements non triés nécessite l'accès à une moyenne de 2,5 millions de blocs de données. Cependant, une fois le champ de recherche indexé, des recherches binaires peuvent être utilisées, réduisant le nombre moyen d'accès en bloc à seulement 20.
Comment fonctionnent les index
Les index sont créés en générant des structures de données supplémentaires qui stockent les valeurs des champs d'index et leurs pointeurs d'enregistrement correspondants. Ces structures d'index sont elles-mêmes ordonnées et facilitent des recherches binaires efficaces. Par exemple, considérons une table avec 5 millions d'enregistrements et un index sur le champ « firstName ». La structure d'index contiendra 5 millions d'enregistrements, chacun contenant la valeur « firstName » et un pointeur de 4 octets vers l'enregistrement d'origine.
Avantages de l'index
- Performances de requête plus rapides : Les recherches binaires utilisant des champs d'index nécessitent beaucoup moins d'accès aux blocs de données par rapport aux recherches linéaires, ce qui entraîne une exécution plus rapide des requêtes.
- Consommation de ressources réduite : Les index occupent moins d'espace disque que la table d'origine car ils ne contiennent que des valeurs de champs d'index et des pointeurs. Cela réduit le nombre de blocs de données consultés lors des requêtes, économisant ainsi les ressources système.
- Amélioration de l'évolutivité : À mesure que la base de données se développe, les index deviennent de plus en plus précieux car l'écart de performances entre les recherches triées et non triées augmente.
Quand utiliser les index
Les index sont plus efficaces sur les champs fréquemment utilisés dans les requêtes de recherche et qui ont une cardinalité élevée (c'est-à-dire qu'ils ont un large éventail de valeurs uniques). Éviter l'indexation sur des champs de faible cardinalité ou des champs utilisés uniquement pour la sortie peut empêcher la dégradation 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.

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.

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.

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.
