今日友人からMySQLの最適化方法を聞かれたので自分なりの考え方で整理してみたところ、大きく21方向に分けることができました。 ここに記載されていない詳細 (テーブル キャッシュ、テーブル設計、インデックス設計、端末キャッシュなど) がいくつかあります。システムとしては、初期段階で以下を完了できるのが良いシステムです。 1. データベースを効率的に実行するための最も重要な要素は、データをキャッシュするのに十分な大きさのメモリが必要であり、更新が最初にメモリ内で完了できることです。ただし、ビジネスによってメモリ要件は異なります。特にホットなデータの場合、メモリは基本的にデータベース サイズの 80% に達する必要があります。 2. より多くのより高速な CPU が必要です。MySQL 5.6 は 64 コアを利用できますが、各 MySQL クエリは 1 つの CPU でしか実行できないため、より高速な CPU が必要になります。 3. 適切なオペレーティング システムを選択するには、おそらく Solaris が推奨されます。実際の運用では、C
はじめに: 今日、友人から MySQL を最適化する方法を尋ねられました。私なりの考えに従って整理すると、大きく 21 の方向に分けることができます。最初にいくつかの詳細 (テーブルキャッシュ、テーブル設計、インデックス設計、ターミナルキャッシュなど) もあります...2. mysql のインデックス設計原則と一般的なインデックスの違いについて簡単に説明します
はじめに: 以下のエディターでは、MySQL のインデックス設計原則と一般的なインデックスの違いについて簡単に説明します。編集者はこれが非常に良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。エディターをフォローして見てみましょう
3. MySql インデックスの設計
はじめに: データベース インデックスは、データの迅速なクエリと更新を支援するデータベース管理システム内の並べ替えられたデータ構造です。データベーステーブル内。インデックスの実装には通常、B ツリーとそのバリアント B+ ツリーが使用されます。
4. MySQL を最適化するための 21 の提案
はじめに: MySQL を最適化する方法を私の考えに従って整理しました。 。 ここに記載されていない詳細 (テーブル キャッシュ、テーブル設計、インデックス設計、端末キャッシュなど) がいくつかあります。システムとしては、初期段階で以下を完了できるのが良いシステムです。 5.
MySQL インデックス設計のいくつかの戦略_MySQLはじめに: インデックスは取得を高速化しますが、データ列の値の挿入、削除、変更の速度は低下します。つまり、インデックスにより、書き込みを伴う多くの操作が遅くなります。これが起こる理由は、データの一部を書き込むにはデータ行に書き込むだけでなく、すべての
6 も必要となるためです。
はじめに: SQL Server のパフォーマンスを最大化するには、まずいくつかの側面を決定する必要があります。これらの側面が最適化されると、システム全体のパフォーマンスを最大化できます。その後、これらの側面を分析できます。そうしないと、少ないリソースでできることが少なくなる可能性があります。 SQL Server のパフォーマンス向上は、主に論理データベース設計、インデックス設計、クエリ設計に依存することが経験的に証明されています。 それどころか、最大のパフォーマンス上の問題は、多くの場合、これらの側面における設計上の欠陥に起因します。 データベースのパフォーマンスを重視する場合は、まずこれらの側面に焦点を当てる必要があります
7.
[独立した研究開発 - SQL Server 担当者への貢献] インデックスの診断と最適化ソフトウェアの使用手順 (1) - 全体的なプレビュー
はじめに: インデックスの設計はデータベース設計の重要な部分であり、データベースのパフォーマンスに重要な役割を果たします。しかし、インデックスの設計はそれほど簡単ではなく、パフォーマンスもそれほど簡単ではありません。 8. はじめに: 検索されるインデックス列が、必ずしも選択される列であるとは限りません。言い換えれば、インデックス付けに最も適した列は、 9 に表示される列ではなく、WHERE 句に表示される列、または join 句で指定された列です。 ) はじめに: 今日、友人から MySQL を最適化する方法を尋ねられました。私の考えに従って整理すると、大きく 21 の方向に分けることができます。 ここに記載されていない詳細 (テーブル キャッシュ、テーブル設計、インデックス設計、端末キャッシュなど) がいくつかあります。システムとしては、初期段階で以下を完了できるのが良いシステムです。 1. 十分なメモリ データがあることを確認します 10. データベース最適化の問題の収集と概要 はじめに: 著者は、不適切な SQL が不適切なインデックス設計と不十分なインデックス設計から発生することが多いことに気づきました。部分的な結合条件と最適化できない where 句。以下は、データベース最適化の問題についての紹介です。必要な場合は、次の 3 つの側面を要約します: select count(*) from Record where date '19991201'
以上がインデックス設計の詳細な紹介の詳細内容です。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。