Optimisation des performances SQL
Avant-propos : Aujourd'hui, je vais vous présenter une problématique plus importante, l'optimisation des performances SQL.
Comment rendre les instructions SQL plus efficaces lors du fonctionnement de la base de données est une question très importante Ci-dessous, je résumerai pour vous les problèmes d'optimisation des performances.
Optimisation des performances SQL
1. L'instruction SELECT doit spécifier le nom du champ
SELECT * augmentera beaucoup de consommation inutile (cpu, io, mémoire, bande passante réseau) ; augmente la possibilité d'utiliser des index de couverture
Lorsque la structure de la table change, la pause précédente doit également être mise à jour ; Par conséquent, il est nécessaire d'ajouter directement le nom du champ après la sélection.
2. La valeur contenue dans IN dans l'instruction SQL ne doit pas être trop grande
MySQL a effectué les optimisations correspondantes pour IN, c'est-à-dire que toutes les constantes de IN sont stockées dans un tableau, et ce tableau est en ordre.
Mais si la valeur est grande, la consommation sera relativement importante. Pour les valeurs continues, n’utilisez pas in si vous pouvez utiliser between ; ou utilisez plutôt connection.
3. Distinguer entre dans et existe, pas dans et ne pas existe
select * from 表A where id in (select id from 表B)
est équivalent à
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
La différence entre dans et existe est principalement causé par la conduite L'ordre change (c'est la clé des changements de performances). Si elle existe, alors la table externe est la table de conduite et est accessible en premier. Si elle est IN, alors la sous-requête est exécutée en premier.
Donc IN convient aux situations où la surface extérieure est grande mais la surface intérieure est petite ; EXISTS convient aux situations où la surface extérieure est petite mais la surface intérieure est grande.
4. Il n'est pas recommandé d'utiliser une requête floue de préfixe %
Par exemple, LIKE « %name » ou LIKE « %name% », ce type de requête entraînera un échec de l’analyse complète de la table. Mais LIKE "name%" peut être utilisé.
Éviter la conversion de type implicite :
La conversion de type se produit lorsque le type de champ de colonne dans la clause Where est incohérent avec le type du paramètre transmis. Il est recommandé pour déterminer le premier paramètre, tapez où
5. Pour l'index conjoint, la règle de préfixe la plus à gauche doit être suivie
Par exemple, l'index contient les champs identifiant, nom, école , Vous pouvez utiliser le champ id directement, ou dans l'ordre id, name, mais name ne peut pas utiliser cet index ;
Ainsi, lors de la création d'un index conjoint, vous devez faire attention à l'ordre des champs de requête couramment utilisés.
Pour résumer les suggestions ci-dessus :
1. Évitez les opérations de calcul sur les champs d'index
2. Évitez d'utiliser not <> !=
3. 🎜>
3. Évitez la conversion de type de données sur les champs d'index 4. Évitez d'utiliser des fonctions sur les champs d'index 5. Évitez d'utiliser des valeurs nulles dans les colonnes indexées6. Règles de déclaration pour WHERE
7. Essayez d'éviter d'utiliser in, not in ou d'avoir la clause WHERE. Vous pouvez utiliser exist, not exist au lieu de in, not in
8. . Ne déclarez pas de nombres au format caractère, ne déclarez pas de valeurs de caractères au format numérique, sinon l'index sera invalide
Voici quelques problèmes résumés pour tout le monde. Pour plus de questions, veuillez visiter les tutoriels correspondants. sur le site PHP chinois :
https://www.php.cn/course/list/51/type/2.htmlCe 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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Afin d'améliorer les performances des applications Go, nous pouvons prendre les mesures d'optimisation suivantes : Mise en cache : Utilisez la mise en cache pour réduire le nombre d'accès au stockage sous-jacent et améliorer les performances. Concurrence : utilisez des goroutines et des canaux pour exécuter des tâches longues en parallèle. Gestion de la mémoire : gérez manuellement la mémoire (à l'aide du package non sécurisé) pour optimiser davantage les performances. Pour faire évoluer une application, nous pouvons mettre en œuvre les techniques suivantes : Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle horizontale) : déploiement d'instances d'application sur plusieurs serveurs ou nœuds. Équilibrage de charge : utilisez un équilibreur de charge pour distribuer les requêtes à plusieurs instances d'application. Partage de données : distribuez des ensembles de données volumineux sur plusieurs bases de données ou nœuds de stockage pour améliorer les performances et l'évolutivité des requêtes.

L'optimisation des performances C++ implique une variété de techniques, notamment : 1. Éviter l'allocation dynamique ; 2. Utiliser les indicateurs d'optimisation du compilateur ; 3. Sélectionner des structures de données optimisées ; 4. Mettre en cache les applications ; Le cas pratique d'optimisation montre comment appliquer ces techniques lors de la recherche de la sous-séquence ascendante la plus longue dans un tableau d'entiers, améliorant ainsi l'efficacité de l'algorithme de O(n^2) à O(nlogn).

En créant des modèles mathématiques, en effectuant des simulations et en optimisant les paramètres, le C++ peut améliorer considérablement les performances des moteurs de fusée : créez un modèle mathématique d'un moteur de fusée et décrivez son comportement. Simulez les performances du moteur et calculez les paramètres clés tels que la poussée et l'impulsion spécifique. Identifiez les paramètres clés et recherchez les valeurs optimales à l'aide d'algorithmes d'optimisation tels que les algorithmes génétiques. Les performances du moteur sont recalculées sur la base de paramètres optimisés pour améliorer son efficacité globale.

Les performances des frameworks Java peuvent être améliorées en implémentant des mécanismes de mise en cache, un traitement parallèle, l'optimisation des bases de données et en réduisant la consommation de mémoire. Mécanisme de mise en cache : réduisez le nombre de requêtes de base de données ou d’API et améliorez les performances. Traitement parallèle : utilisez des processeurs multicœurs pour exécuter des tâches simultanément afin d'améliorer le débit. Optimisation de la base de données : optimisez les requêtes, utilisez les index, configurez les pools de connexions et améliorez les performances de la base de données. Réduisez la consommation de mémoire : utilisez des frameworks légers, évitez les fuites et utilisez des outils d’analyse pour réduire la consommation de mémoire.

Les méthodes d'optimisation des performances du programme comprennent : Optimisation de l'algorithme : choisissez un algorithme avec une complexité temporelle moindre et réduisez les boucles et les instructions conditionnelles. Sélection de structure de données : sélectionnez les structures de données appropriées en fonction des modèles d'accès aux données, telles que les arbres de recherche et les tables de hachage. Optimisation de la mémoire : évitez de créer des objets inutiles, libérez la mémoire qui n'est plus utilisée et utilisez la technologie des pools de mémoire. Optimisation des threads : identifiez les tâches pouvant être parallélisées et optimisez le mécanisme de synchronisation des threads. Optimisation de la base de données : créez des index pour accélérer la récupération des données, optimisez les instructions de requête et utilisez des bases de données en cache ou NoSQL pour améliorer les performances.

Le profilage en Java est utilisé pour déterminer la consommation de temps et de ressources lors de l'exécution d'une application. Implémentez le profilage à l'aide de JavaVisualVM : connectez-vous à la JVM pour activer le profilage, définir l'intervalle d'échantillonnage, exécuter l'application, arrêter le profilage et les résultats de l'analyse affichent une arborescence du temps d'exécution. Les méthodes permettant d'optimiser les performances comprennent : l'identification de méthodes de réduction des points chauds et l'appel d'algorithmes d'optimisation.

L'optimisation des performances pour l'architecture de microservices Java inclut les techniques suivantes : Utiliser les outils de réglage JVM pour identifier et ajuster les goulots d'étranglement des performances. Optimisez le garbage collector et sélectionnez et configurez une stratégie GC qui correspond aux besoins de votre application. Utilisez un service de mise en cache tel que Memcached ou Redis pour améliorer les temps de réponse et réduire la charge de la base de données. Utilisez une programmation asynchrone pour améliorer la simultanéité et la réactivité. Divisez les microservices, en divisant les grandes applications monolithiques en services plus petits pour améliorer l'évolutivité et les performances.

Techniques C++ pour optimiser les performances des applications Web : Utiliser des compilateurs modernes et des indicateurs d'optimisation pour éviter les allocations de mémoire dynamiques Réduire au minimum les appels de fonction Tirer parti du multithreading Utiliser des structures de données efficaces Des cas pratiques montrent que les techniques d'optimisation peuvent améliorer considérablement les performances : le temps d'exécution est réduit de 20 % sur la mémoire. réduit de 15 %, surcharge des appels de fonction réduite de 10 %, débit augmenté de 30 %
