フラット化されたテーブルと CSV 列: どちらのデータベース設計がより優れたクエリ パフォーマンスを提供しますか?

データベースの最適化: フラット化されたテーブルと CSV 列

データベースを設計するとき、カンマを使用して単一の列にデータを格納するかどうかを決定します。 - 区切り値 (CSV) または各エントリの行を含むフラット化されたテーブルの使用が常に発生します。この記事では、フィルタリングまたは検索を伴うクエリに焦点を当てて、これらのアプローチのパフォーマンスへの影響を詳しく掘り下げます。

次の形式の行を含む SQL テーブルを考えてみましょう。

value, "a,b,c,d,e,f,g,h,i,j", value3, value4

クエリはペアを検索します。

対照的に、フラット化されたテーブルには、各順列が個別に含まれます。 row:

value, a, value3, value4
...
value, j, value3, value4

クエリで value,b.

の = 演算子を使用できるようにします。

この特定の使用例の場合、行数は約 10,000 で、「list」要素あたり平均 8 エントリになります。

LIKE クエリはインデックスを利用できないため、検索が遅くなります。さらに、単一の CSV 列にデータを保存することは、データベースのパフォーマンスを妨げる可能性のあるアンチパターンです。

CSV 列を個別の列に分割し、データベースを正規化すると、効率が大幅に向上します。そうすることで、インデックスを利用でき、LIKE 演算子を = 演算子に置き換えることができるため、クエリの高速化につながります。

以上がフラット化されたテーブルと CSV 列: どちらのデータベース設計がより優れたクエリ パフォーマンスを提供しますか?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。