Web アプリケーションのサイズが増大し続けるにつれて、データの保存とアクセスはますます困難になっています。特に大規模なWebサイトではデータ量が非常に多く、いかに効率的にデータをクエリするかが重要な課題となっています。
MySQL は最も人気のあるデータベースの 1 つであり、PHP は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つです。この記事では、PHP を使用して MySQL シャーディングを実装し、クエリ効率を向上させる方法について説明します。
- サブテーブルとは何ですか?
MySQL では、テーブルがデータ ストレージの主な形式です。テーブルに数百万のレコードが保存されている場合、MySQL は必要なデータを見つけるためにテーブル全体をスキャンする必要があるため、データのクエリが非常に遅くなります。クエリ速度を向上させるために、大きなテーブルを複数の小さなテーブルに分割し、各テーブルにデータの一部を格納することができます。この手法はシャーディングと呼ばれます。
- #なぜテーブルを分割するのでしょうか?
大規模な Web サイトでは、数百万または数億のレコードを含むテーブルが存在することがよくあります。これらのテーブルは大量の記憶領域を必要とするだけでなく、クエリが非常に遅くなります。したがって、テーブル シャーディングの主な目的は、データを複数の小さなテーブルに保存することでこれらの問題を解決し、データベースのクエリ速度と応答時間を改善することです。
#テーブルを分割するにはどうすればよいですか? -
#テーブルを分割する前に、まずデータを分割する方法を決定する必要があります。データは、時間、地域、ユーザーなどの方法に従ってセグメント化できます。たとえば、地域に応じてデータを異なるテーブルに分割したり、時間に応じてデータを複数の月次テーブルに分割したりできます。実際には、組織化と管理を改善するために、データを同様の特性を持つチャンクに分割するのが最善のアプローチです。
分割方法を決定したら、テーブルの分割を開始できます。具体的な手順は次のとおりです。
ステップ 1: データベースとサブテーブルのテーブル構造を作成します。
まず、分散データを格納するためにデータベースに新しいテーブル構造を作成する必要があります。テーブル構造は元のテーブル構造と同じである必要があります。たとえば、元のテーブル名が user の場合、分割されたテーブルのテーブル名は user_1、user_2 などになります。
ステップ 2: 分散テーブルにデータを挿入します。
テーブル構造を作成した後、分割テーブルにデータを挿入できます。データ ブロックの分割方法に応じて、さまざまな方法を使用してデータ ブロックを分割できます。たとえば、データを時間ごとに分割する場合、元のテーブルから対応する timetable にデータをコピーできます。
ステップ 3: データをクエリします。
データをクエリする必要がある場合は、すべてのシャード テーブルにクエリ リクエストを送信し、結果をマージする必要があります。 PHP では、UNION 演算子を使用してクエリ結果を結合できます。たとえば、2021 年 8 月にすべてのユーザーによって登録されたデータをクエリする場合は、次のクエリ コマンドを使用できます:
SELECT * FROM user_202108
UNION
SELECT * FROM user_202109 ;
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テーブル パーティショニングがクエリ効率に及ぼす影響
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テーブル分割により、クエリ効率が大幅に向上します。たとえば、元のテーブルには 1,000 万件のレコードがありますが、分割された各テーブルには 100 万件のレコードしかありません。このようにして、データをクエリするときに、MySQL は元のテーブルのすべてのレコードをスキャンするのではなく、各分割テーブルの 100 万レコードをスキャンするだけで済みます。これにより、クエリの効率が向上し、データベースの負荷が適切に分散されます。
結論
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この記事では、PHP と MySQL シャーディングを使用してクエリ効率を向上させる方法について説明します。テーブル シャーディングは、大規模な Web サイトでのデータベースのアクセス速度と応答時間を向上させる効果的なデータ管理手法です。実際には、分割方法はデータ属性と一致する必要があり、データを 1 つのテーブルに集中的に格納することは避けるべきです。
以上がPHP を使用して MySQL テーブルのパーティショニングを実装し、クエリ効率を向上させる方法の詳細内容です。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。