


Comment utiliser Expliquer pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL?
Comment utiliser Expliquer pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL?
Pour utiliser EXPLAIN
pour analyser l'exécution de la requête SQL dans MySQL, vous appliquez le mot-clé EXPLAIN
à votre requête SQL. Cette commande fournit des informations détaillées sur la façon dont MySQL exécute votre requête, montrant comment les tables sont accessibles et jointes, et comment les lignes sont filtrées. Voici un guide étape par étape sur la façon de l'utiliser:
- Présentez
EXPLAIN
: AjoutezEXPLAIN
avant votre requête. Par exemple, si votre requête estSELECT * FROM users WHERE age > 18
, vous exécuteriezEXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18
. - Exécutez la commande : Exécutez la commande
EXPLAIN
dans votre client ou outil MySQL comme PhpMyAdmin ou MySQL Workbench. La sortie sera sous forme tabulaire. -
Analyser la sortie : la sortie
EXPLAIN
contient plusieurs colonnes qui fournissent des informations sur l'exécution de la requête:-
id
: L'identifiant de la requête dans une déclaration plus grande. -
select_type
: Le type d'opérationSELECT
. -
table
: le nom du tableau. -
type
: le type de jointure, indiquant comment la table est accessible. -
possible_keys
: index MySQL pourrait utiliser. -
key
: l'indice réel utilisé par MySQL. -
key_len
: la longueur de l'index utilisé. -
ref
: Quelles colonnes ou constantes sont comparées à l'indice. -
rows
: le nombre estimé de lignes que MySQL doit examiner pour exécuter la requête. -
filtered
: le pourcentage de lignes filtrées par les conditions. -
Extra
: des informations supplémentaires sur la façon dont MySQL résout la requête.
-
En analysant ces composants, vous pouvez mieux comprendre le plan d'exécution de la requête et identifier les domaines d'amélioration.
Quelles sont les mesures clés à examiner dans la sortie Expliquez pour l'optimisation des requêtes?
Lors de l'optimisation des requêtes SQL à l'aide de la sortie EXPLAIN
, les mesures clés suivantes sont essentielles à considérer:
- Type : Cela indique le type de méthode d'accès utilisé. Le meilleur au pire ordre est
system
,const
,eq_ref
,ref
,range
,index
etALL
. Vous devez viser les méthodes qui apparaissent plus tôt dans cette liste. - Rows : Cela montre le nombre estimé de lignes que MySQL doit examiner pour exécuter la requête. Un nombre plus petit indique de meilleures performances.
- Clé : l'index utilisé par MySQL pour exécuter la requête. Si aucun index n'est utilisé (
NULL
), c'est un signe que l'ajout d'un index pourrait améliorer les performances. - possible_keys : cela répertorie les index qui pourraient être utilisés. Si vous voyez ici des index potentiels qui ne sont pas utilisés dans la colonne
key
, vous devrez peut-être ajuster vos définitions de requête ou d'index. - KEY_LEN : Cela montre la longueur de l'index utilisé. Des longueurs plus longues peuvent indiquer que l'indice n'est pas aussi efficace qu'il pourrait l'être.
- Extra : cette colonne fournit des informations d'exécution supplémentaires. Recherchez des valeurs telles que
Using filesort
ouUsing temporary
, ce qui peut indiquer des goulots d'étranglement de performances. Vous voulez les éviter dans la mesure du possible.
En vous concentrant sur ces mesures, vous pouvez identifier les domaines de votre requête qui nécessitent une optimisation.
Comment expliquer aider à identifier et résoudre les problèmes de performance dans les requêtes MySQL?
EXPLAIN
peut être un outil puissant pour identifier et résoudre les problèmes de performances dans les requêtes MySQL de la manière suivante:
- Identifier l'utilisation de l'indice inefficace :
EXPLAIN
montre quels index sont utilisés et lesquels sont considérés. Si la colonnekey
afficheNULL
etpossible_keys
répertorie plusieurs options, il est peut-être temps d'affiner vos index ou d'ajuster votre requête pour les utiliser efficacement. - Détection des analyses de table complètes : Si la colonne
type
montreALL
, cela signifie que la requête effectue une analyse de table complète, ce qui est inefficace. Vous devez viser à modifier la requête ou à ajouter des index appropriés pour l'améliorer. - Comprendre les types de jointures : la colonne
type
indique également le type de jointure utilisé. Les types de jointure moins efficaces peuvent être remplacés par des index ou des structures de requête plus efficaces en ajustant les index ou les requêtes. - Résolution des tables de tri et temporaires : si la colonne
Extra
contientUsing filesort
ouUsing temporary
, celles-ci indiquent des goulots d'étranglement de performances. Vous pouvez souvent les éliminer en ajoutant ou en modifiant les index. - Estimation des coûts de requête : La colonne
rows
fournit une estimation du nombre de lignes que MySQL examinera. Si ce nombre est élevé, il suggère que votre requête pourrait devoir être optimisée pour réduire le nombre de lignes analysées.
En abordant ces problèmes en fonction de la sortie EXPLAIN
, vous pouvez améliorer considérablement les performances de votre requête.
Quelles améliorations spécifiques puis-je apporter à mes requêtes SQL en fonction des résultats d'expliquer?
Sur la base des résultats EXPLAIN
, vous pouvez implémenter les améliorations spécifiques suivantes à vos requêtes SQL:
- Ajouter ou modifier les index : Si la colonne
key
afficheNULL
, envisagez d'ajouter un index sur les colonnes utilisées dans lesWHERE
,JOIN
ouORDER BY
les clauses. Sipossible_keys
répertorie les index inutilisés, assurez-vous que la requête est structurée pour utiliser ces index efficacement. - Optimiser les jointures : si la colonne
type
affiche des types de jointures moins efficaces, restructurez votre requête pour utiliser des types de jointures plus efficaces. L'ajout d'index sur les colonnes de jointure peut souvent aider à élever le type de jointure deALL
ourange
àeq_ref
ouref
. - Évitez d'utiliser des portes de fichiers et des tables temporaires : si la colonne
Extra
indiqueUsing filesort
ouUsing temporary
, recherchez des moyens d'optimiser votre requête pour éviter ces opérations. Par exemple, si vous triagez sur une colonne, l'ajout d'un index sur cette colonne peut éliminerUsing filesort
. - Réduisez le nombre de lignes examinées : si la colonne
rows
montre un nombre élevé, envisagez de réduire la portée de votre requête. Cela pourrait impliquer d'utiliser plus efficacement lesWHERE
ou la restructuration de la requête pour utiliser les index. - Optimiser les sous-questionnaires : si votre requête comprend des sous-requêtes qui sont indiquées inefficaces dans la sortie
EXPLAIN
, envisagez de les réécrire comme des jointures ou en utilisant des tables temporaires pour améliorer les performances.
En appliquant ces améliorations spécifiques, vous pouvez améliorer l'efficacité de vos requêtes SQL, comme guidé par les informations de la commande EXPLAIN
.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.
