Méthodes d'optimisation MySQL : pratique d'optimisation des instructions de requête

Avec le développement de la technologie Internet moderne, la quantité d'accès aux données et de stockage de données dans divers systèmes d'application continue d'augmenter, faisant du système de base de données un composant essentiel extrêmement important. Parmi eux, MySQL, en tant que base de données relationnelle de premier plan, a été largement utilisée, et son optimisation des performances est également devenue l'un des sujets importants. Cet article discutera des méthodes d'optimisation MySQL du point de vue de l'optimisation des instructions de requête et partagera une expérience pratique dans l'optimisation des instructions de requête.

1. Optimisation des instructions de requête MySQL

Lorsque nous utilisons MySQL pour les requêtes de données, nous devons généralement utiliser l'instruction SELECT. Mais si nos instructions de requête ne sont pas optimisées, cela risque d’entraîner d’énormes pertes de performances. Par conséquent, l’optimisation des instructions de requête est devenue la clé de l’optimisation MySQL.

1. Utilisez les index autant que possible

Index est l'un des outils d'optimisation importants pour MySQL pour les requêtes de données. Une conception d'index raisonnable peut accélérer les requêtes de données et améliorer l'efficacité des requêtes. Lors de la conception d'index, vous devez faire de votre mieux pour concevoir des index sur des types de données plus petits et éviter d'utiliser des colonnes trop longues comme index. Cela peut économiser de l'espace dans l'index et améliorer la vitesse de recherche dans l'index. En outre, il convient également de prêter attention à la conception d'index sur les colonnes de données fréquemment interrogées.

2. Optimiser les conditions de requête

L'optimisation des conditions de requête s'étend à travers l'intégralité de l'instruction de requête. Vous devez éviter autant que possible d'utiliser des champs non indexés comme conditions de requête, ce qui entraînerait une analyse complète de la table et affecterait sérieusement les performances de la requête. . De plus, vous devez également faire attention à l'utilisation des opérateurs appropriés. Par exemple, si vous pouvez utiliser LIKE au lieu du symbole égal, vous devez utiliser LIKE autant que possible, car LIKE peut faire correspondre les données en utilisant un index, alors que l'opérateur égal ne pourra pas nécessairement utiliser l'index.

3. Évitez d'utiliser SELECT *

Lors de l'exécution d'une requête de données, si le nombre de colonnes à interroger est très grand et que vous utilisez SELECT * pour interroger, cela gaspillera beaucoup de bande passante réseau et de ressources CPU, affectant l'efficacité des requêtes. . Par conséquent, lorsque vous effectuez des requêtes, vous devez spécifier autant que possible les noms de colonnes qui doivent être interrogés et restreindre autant que possible l'ensemble des résultats de la requête.

4. Réduisez autant que possible le nombre de sous-requêtes

MySQL prend en charge les requêtes imbriquées, c'est-à-dire les sous-requêtes, mais s'il y a trop d'instructions de requête, l'efficacité de la requête sera réduite, réduisez donc le nombre de sous-requêtes comme autant que possible. Lorsque vous devez utiliser des sous-requêtes, vous pouvez envisager de fusionner plusieurs sous-requêtes en une seule requête, ce qui peut réduire le nombre de requêtes et améliorer leur efficacité.

2. Pratique d'optimisation des instructions de requête MySQL

Voici quelques règles générales pour optimiser les instructions de requête, mais dans les applications réelles, l'optimisation doit également être basée sur des scénarios commerciaux spécifiques.

En prenant comme exemple les sites de commerce électronique, il est généralement nécessaire d'interroger et de modifier fréquemment des données telles que les commandes, les produits, les utilisateurs, etc., ce qui nécessite d'optimiser les instructions de requête impliquées dans ces données.

1. Utilisez JOIN au lieu d'une sous-requête imbriquée

Lors de l'exécution de requêtes associées, si vous utilisez des sous-requêtes imbriquées pour des requêtes associées, cela aura un impact sur les performances. À ce stade, vous pouvez utiliser les instructions JOIN au lieu des sous-requêtes imbriquées.

2. Évitez d'utiliser ORDER BY

Utiliser ORDER BY pour trier l'ensemble de résultats de la requête gaspillera beaucoup de ressources d'E/S et de processeur. Par conséquent, l'utilisation de ORDER BY doit être minimisée autant que possible et des outils d'application ou middleware peuvent être utilisés pour trier l'ensemble de résultats.

3. Utilisez la mise en cache pour améliorer les performances

Pour certaines requêtes avec un volume d'accès important, les résultats de la requête peuvent être mis en cache pour éviter les requêtes répétées sur la base de données et améliorer la vitesse de réponse du service. Vous pouvez utiliser des outils de mise en cache tels que Redis pour mettre en cache les résultats des requêtes en mémoire, ce qui peut réduire considérablement le nombre de requêtes de base de données.

4. Sous-table et sous-base de données

Lorsque la quantité de données dans une seule table dépasse des millions, la vitesse de requête de la table diminuera considérablement et entraînera même un délai d'attente des requêtes et d'autres problèmes. À l'heure actuelle, vous pouvez réduire la charge sur une seule table et améliorer l'efficacité des requêtes en divisant les tables et les bases de données.

Conclusion

En tant que base de données relationnelle de premier plan, l'optimisation de MySQL est également une tâche très importante dans le développement d'applications réseau. Grâce à une conception d'index raisonnable, à l'optimisation des conditions de requête et à l'évitement de l'utilisation de SELECT *, l'efficacité des requêtes peut être considérablement améliorée. Dans les applications pratiques, il est nécessaire d'optimiser pour des activités spécifiques, comme l'utilisation de JOIN au lieu de sous-requêtes imbriquées, l'utilisation de la mise en cache pour améliorer les performances, le fractionnement des tables et des bases de données, etc., pour mieux améliorer les performances des requêtes MySQL.

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