あなたはビュッフェに来ていますが、どれも美味しそうです。しかし、皿をつかんで必要なものを取る代わりに、隅々まで食べ物を山積みにし始め、散らかってしまい、自分のペースが遅くなります。結果?過負荷で非効率的です。
SQL クエリが最適化されていない場合、まさにこれが起こります。不要なデータがロードされ、すべてが遅くなり、データベースに混乱が生じます。
しかし、恐れることはありません。ビュッフェで自分のペースを保つ方法を学ぶのと同じように、SQL クエリ を最適化すると、物事をスムーズに進めることができます。データベースのパフォーマンスをこれまでよりも高速化し、混乱を避ける方法について詳しく見ていきましょう!
あなたが店で買い物をしていて、レジ係が「店内にあるものはすべて欲しいですか、それとも必要なものだけですか?」と尋ねると想像してください。それはばかげているように思えますよね? SQL で " SELECT * " を使用すると、このようなことが起こります。不要な列も含めてすべての列を要求することになり、パフォーマンスが低下する原因となります。
の代わりに:
SELECT * FROM Customers;
使用:
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
必要な列のみを選択することで、クエリで処理する必要があるデータを削減できます。
WHERE 句はデータベースの GPS と考えてください。すべてをふるい分けるのではなく、探しているものに直接移動するのに役立ちます。フィルターがより具体的であればあるほど、データベースが実行する作業が少なくなります。
例: カリフォルニアの顧客のみが必要な場合は、全員を対象にデータベースを検索しないでください。
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
このようにして、プールを絞り込み、検索を高速化します。
テーブルの結合は SQL の一般的なタスクですが、非効率的な結合によりパフォーマンスが低下する可能性があります。テーブルを結合するときは、必ずインデックス付き列で結合していることを確認し、結合が行われる前に各テーブルで処理されるデータを制限してください。
適切な結合の例:
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID WHERE Customers.State = 'California';
この場合、CustomerID で Orders テーブルと Customers テーブルを結合し、WHERE 句を使用して結合に必要な行数を制限します。結果?はるかに高速なクエリ。
データベースの索引は本の索引のようなものです。探しているものを見つけるためにすべてのページをめくるのではなく、適切な場所にジャンプするだけです。インデックスを正しく使用すると、データベースがより効率的に行を見つけられるようになり、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。
インデックスの使用方法:
WHERE 句で頻繁に使用するインデックス列。
SQL で WHERE 句を使用してデータをフィルタリングする場合、データベースは行を検索して一致するデータを見つける必要があります。 WHERE 句で使用される列にインデックスを作成すると、データベースはテーブル全体をスキャンする代わりに、関連する行に直接ジャンプできます。
*例: * 顧客のテーブルがあり、顧客の状態に基づいて顧客を頻繁に検索するとします。
SELECT * FROM Customers;
State 列にインデックスを追加すると、クエリの実行が大幅に高速化されます。
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
今後、顧客を州でフィルタリングするたびに、データベースはこのインデックスを使用して検索を高速化します。
結合 (ON 句) で使用されるインデックス列。
結合は、関連する列に基づいて複数のテーブルのデータを結合します。これらの列はインデックス付けの恩恵を受けることができます。 ON 句を使用してテーブルを結合する場合、join に関係する列のインデックスを作成すると、パフォーマンスが大幅に向上します。
例: Orders と Customers という 2 つのテーブルがあり、CustomerID に基づいてそれらを頻繁に結合します。
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
両方のテーブルの CustomerID にインデックスを作成すると、この結合を高速化できます:
SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID WHERE Customers.State = 'California';
これを行うと、データベースは顧客 ID を照合するために両方のテーブルに対して完全なテーブル スキャンを実行する必要がなくなります。インデックスを使用して、一致する行をすばやく見つけることができます。
インデックスを使用する場合
頻繁に検索、フィルター、並べ替えを行う列にはインデックスを使用します (WHERE、ORDER BY)。
パフォーマンスを向上させるために、結合操作で外部キーにインデックスを付けます。
インデックスが多すぎると、INSERT、UPDATE、および DELETE 操作が遅くなる可能性があるため、インデックスを過剰に作成しないように注意してください。
N 1 クエリの問題について話しましょう。これは、千切りによる死のデータベース版です。これは、単一のクエリの後に、最初のクエリの結果ごとに 1 つずつ、他の複数のクエリが続く場合に発生します。これにより、何百、何千もの追加のクエリが発生する可能性があります!
悪い例:
SELECT * FROM Customers WHERE State = 'California';
これにより、何百もの個別のクエリが発生する可能性があります。代わりに、クエリをバッチ処理して、すべてのデータを一度に処理します。
最適化バージョン:
CREATE INDEX idx_state ON Customers(State);
これで、実行するクエリは数百ではなく 1 つだけになります!
大量のデータを取得するクエリを実行している場合は、LIMIT またはページネーション手法を使用して、データをより小さなチャンクに分割することをお勧めします。最初の 10 エントリだけが必要なときに、電話帳全体をデータベースに問い合わせることを想像してみてください。クレイジーに聞こえますよね?
制限付きの例:
SELECT * FROM Customers;
このアプローチでは、一度に 10 レコードのみを取得するため、システムが一度に大量のデータで窒息することがなくなります。
データベースがクエリを実行するときに何を考えているか知りたいですか? EXPLAIN または EXPLAIN ANALYZE を使用します。これらのコマンドはクエリの実行計画を明らかにし、データベースがリクエストをどのように処理するかを示します。これは、ボンネットの下を覗いて、どこを改善できるかを確認するようなものです。
例:
SELECT CustomerName, Email FROM Customers;
結果に「フル テーブル スキャン」のようなものが表示された場合は、インデックスを追加すると速度が向上する可能性があることを示しています。
車のオイル交換と同じように、データベースにも定期的なメンテナンスが必要です。 VACUUM (PostgreSQL の場合) や OPTIMIZE TABLE (MySQL の場合) などのコマンドを使用して、無効な行を削除し、データを再編成することで、スムーズな動作を維持します。
例:
SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';
これにより、データベースがクリーンな状態に保たれ、データの断片化による速度の低下が防止されます。
SQL クエリの最適化は、必ずしも頭を悩ませる必要はありません。どのようなデータを取得するかを意識し、インデックスを戦略的に使用し、EXPLAIN などのツールを利用することで、クエリを形にしてデータベースのパフォーマンスを向上させることができます。データベースを、すべてが簡単に見つけられ、必要なものを探すのに無駄な時間がかからない、よく整理されたキッチンのように扱います。信じてください、あなたのデータベース (そしてユーザー) はあなたに感謝するでしょう!
以上がデータベースのパフォーマンスを向上させるために SQL クエリを最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。