


Quand une analyse de table complète pourrait-elle être plus rapide que d'utiliser un index dans MySQL?
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 des requêtes complexes. 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.
introduction
Dans MySQL, l'indexation est un outil clé pour optimiser les performances de la requête, mais parfois la numérisation complète de la table est plus rapide que l'utilisation d'index. Cela peut sembler un peu contre-intuitif, mais en fait, la numérisation complète de la table entraîne de meilleures performances dans certaines situations spécifiques. Aujourd'hui, nous discuterons de ces situations et pourquoi ce phénomène se produit. Grâce à cet article, vous découvrirez les avantages de la numérisation complète de la table et comment faire le meilleur choix dans les applications pratiques.
Examen des connaissances de base
Dans MySQL, l'indexation est une structure de données qui aide la base de données à localiser et à récupérer rapidement les données. Les types d'index communs incluent l'indice B-Tree, l'indice de hachage, etc. La fonction de l'indexation consiste à réduire la quantité de données qui doivent être analysées lors de la requête, améliorant ainsi l'efficacité de la requête. Cependant, l'indexation n'est pas omnipotente et parfois la numérisation complète de la table sera plus rapide.
Une analyse de table complète fait référence au fonctionnement de MySQL pour lire toutes les lignes d'une table. Cette approche est généralement acceptable lorsque le volume de données est faible, mais à mesure que le volume de données augmente, les performances des analyses complets chuteront considérablement.
Analyse du concept de base ou de la fonction
Définition et fonction de la numérisation et de l'index de la table complète
Une analyse de table complète fait référence au fonctionnement de MySQL lisant toutes les lignes dans une table. Cette approche est généralement acceptable lorsque le volume de données est faible, mais à mesure que le volume de données augmente, les performances des analyses complets chuteront considérablement.
La fonction de l'indexation est de réduire la quantité de données qui doivent être analysées lors de l'interrogation, améliorant ainsi l'efficacité de la requête. Avec l'indexation, MySQL peut rapidement localiser les lignes de données requises sans scanner l'ensemble du tableau.
Comment ça marche
Lorsque MySQL exécute une requête, il décide d'utiliser une analyse de table complète ou un index basé sur les conditions de requête et les statistiques de la table. Si MySQL estime que l'utilisation d'index est plus coûteuse que les analyses de table complètes, il sélectionne les analyses de table complètes.
Le principe de la numérisation complète est de lire toutes les lignes du tableau séquentiellement, ce qui est plus efficace lorsque le volume de données est petit. Le principe de l'indexation est de localiser rapidement les lignes de données via l'arborescence d'index, ce qui est plus efficace lorsque le volume de données est important.
Exemple d'utilisation
La numérisation du tableau complet peut être plus rapide
Dans certains cas, la numérisation complète de la table peut être plus rapide que l'utilisation d'index. Voici quelques situations communes:
- Volume de données plus petit : lorsque la quantité de données dans le tableau est petite, la surcharge de balayage du tableau complet est plus petite et peut être plus rapide que d'utiliser des index. Par exemple, si une table n'a que quelques centaines de lignes de données, une analyse de table complète peut être plus rapide que d'utiliser un index.
- Supposons qu'il y ait 500 lignes de données dans le tableau Sélectionner * dans small_table;
- La requête renvoie une grande quantité de données : Si le nombre de lignes renvoyés par la requête représente une grande proportion du nombre total de lignes dans le tableau, l'utilisation d'index peut ajouter des frais généraux supplémentaires. Par exemple, si une table a 10 000 lignes de données et que la requête renvoie 9 000 lignes de données, la numérisation complète de la table peut être plus rapide que d'utiliser un index.
- En supposant qu'il y a 10 000 lignes de données dans le tableau, la requête renvoie 9 000 lignes sélectionnées * dans BLAK_TABLE où status = 'active';
- Les colonnes indexées n'ont pas de sélectivité élevée : si la distribution de valeur des colonnes indexées est inégale, ce qui entraîne une faible sélectivité des index, l'utilisation des index peut être pire que la numérisation complète de la table. Par exemple, s'il y a 10 000 lignes de données dans un tableau et qu'il n'y a que deux valeurs pour une colonne d'index (comme le sexe), l'utilisation d'index peut être pire que l'utilisation de la numérisation complète du tableau.
- Supposons qu'il y ait 10000 lignes de données dans le tableau et qu'il n'y a que deux valeurs pour la colonne de genre Sélectionner * parmi les utilisateurs où sexe = 'mâle';
- Requête complexe : Dans certaines requêtes complexes, le balayage complet de la table peut être plus rapide que d'utiliser des index. Par exemple, si une requête implique des jointures de plusieurs tables et que les conditions de jointure ne conviennent pas à l'utilisation d'index, une analyse de table complète peut être plus rapide que l'utilisation d'index.
- Supposons une requête complexe impliquant plusieurs tables sélectionnées * dans les ordres o Rejoignez les clients C sur O.Customer_ID = C.ID Rejoignez les produits P sur O.Product_id = P.Id Où o.order_date> '2023-01-01';
Optimisation des performances et meilleures pratiques
Dans les applications pratiques, comment choisir de numériser la table complète ou d'utiliser l'index doit être décidé en fonction de la situation spécifique. Voici quelques optimisations de performances et les meilleures pratiques:
- Analyser les plans de requête : Utilisez l'instruction
EXPLAIN
pour analyser les plans de requête pour comprendre comment MySQL exécute les requêtes. En analysant le plan de requête, il est plus approprié d'utiliser la numérisation complète de la table ou d'utiliser l'index.
- Analyser les plans de requête en utilisant Expliquez Sélectionner * dans les utilisateurs où sexe = 'mâle';
- Optimiser l'index : optimiser la conception de l'index basé sur la situation réelle de la requête. Assurez-vous que la colonne d'index est très sélective et adaptée aux conditions de requête.
- Créer un index hautement sélectif Créer un index IDX_USER_EMAIL sur les utilisateurs (e-mail);
- Évitez les index : trop d'index peuvent augmenter les frais généraux de l'insertion, de la mise à jour et de la suppression des opérations. Par conséquent, il est nécessaire de trouver un équilibre entre le nombre d'index et les performances.
- Évitez Over-Index - Créer des index uniquement sur les colonnes nécessaires Créez un index IDX_ORDE_DATE sur ORDERS (ORDAND_DATE);
- Maintenir régulièrement des tableaux : maintenir régulièrement des tableaux, optimiser la structure et les index de la table et s'assurer que les performances de requête sont toujours à son meilleur.
- Table de maintenance régulière Optimiser les utilisateurs du tableau;
Grâce à l'analyse et à la pratique ci-dessus, nous pouvons mieux comprendre les avantages et les inconvénients de la numérisation et de l'indexation de la table complète, et faire les meilleurs choix dans les applications pratiques. J'espère que cet article vous fournit des idées et des conseils précieux.
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Situations courantes : 1. Utiliser des fonctions ou des opérations ; 2. Conversion de type implicite ; 3. Utiliser différent de (!= ou <>) ; 4. Utiliser l'opérateur LIKE et commencer par un caractère générique ; Valeur : 7. Faible sélectivité de l'indice ; 8. Principe du préfixe le plus à gauche de l'indice composite ; 9. Décision de l'optimiseur ;

Les index MySQL échoueront lors d'une requête sans utilisation de colonnes d'index, de types de données incompatibles, d'une utilisation inappropriée des index de préfixe, de l'utilisation de fonctions ou d'expressions pour les requêtes, d'un ordre incorrect des colonnes d'index, de mises à jour fréquentes des données et d'un trop grand ou trop peu d'index. 1. N'utilisez pas de colonnes d'index pour les requêtes. Afin d'éviter cette situation, vous devez utiliser des colonnes d'index appropriées dans la requête. 2. Les types de données ne correspondent pas. Lors de la conception de la structure de la table, vous devez vous assurer que les colonnes d'index correspondent. types de données de la requête ; 3. , Utilisation inappropriée de l'index de préfixe, vous pouvez utiliser l'index de préfixe.

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.

Principe de l'indexation MySQL le plus à gauche et exemples de code Dans MySQL, l'indexation est l'un des moyens importants pour améliorer l'efficacité des requêtes. Parmi eux, le principe de l'index le plus à gauche est un principe important que nous devons suivre lors de l'utilisation des index pour optimiser les requêtes. Cet article présentera le principe du principe le plus à gauche de l'index MySQL et donnera quelques exemples de code spécifiques. 1. Principe du principe de l'index le plus à gauche Le principe de l'index le plus à gauche signifie que dans un index, si la condition de requête est composée de plusieurs colonnes, alors seule la requête basée sur la colonne la plus à gauche de l'index peut satisfaire pleinement les conditions de requête.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.

Les index MySQL sont divisés dans les types suivants : 1. Index ordinaire : correspond à la valeur, à la plage ou au préfixe ; 2. Index unique : garantit que la valeur est unique 3. Index de clé primaire : index unique de la colonne de clé primaire ; index clé : pointe vers la clé primaire d'une autre table ; 5. Index en texte intégral : recherche en texte intégral ; 6. Index de hachage : recherche par correspondance égale 7. Index spatial : recherche géospatiale 8. Index composite : recherche basée sur plusieurs ; Colonnes.

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