MySQL の基盤となる最適化を実装する方法: データ型の選択とストレージ領域の最適化

MySQL は広く使用されているリレーショナル データベース管理システムであり、その基礎となる最適化はデータベースのパフォーマンスと安定性にとって非常に重要です。この記事では、MySQL のデータ型の選択とストレージ領域の最適化について詳しく紹介し、実践的なコード例を示します。

1. データ型の選択と最適化

1. 一般的なデータ型の概要

MySQL は、整数、浮動小数点、文字列、日付型、時刻などの複数のデータ型をサポートしています。種類などデータ型を選択するときは、ストレージ領域の無駄やクエリ効率への影響を避けるために、実際のニーズに基づいて選択する必要があります。

2. 整数型

整数型は、MySQL で最も一般的なデータ型の 1 つで、通常、数量またはカウンタを格納するために使用されます。整数型を選択する場合は、保存されるデータの範囲と精度に基づいて選択し、大きすぎるまたは小さすぎる整数型の使用を避ける必要があります。

一般的な整数型は次のとおりです。

• TINYINT: 範囲は -128 ～ 127、1 バイトです。
• SMALLINT: 範囲は -32768 ～ 32767、2 バイトです。
• MEDIUMINT: 範囲は -8388608 ～ 8388607、3 バイトです。
• INT: 範囲は -2147483648 ～ 2147483647、4 バイトです。
• BIGINT: 範囲は -9223372036854775808 ～ 9223372036854775807、8 バイトです。

3. 浮動小数点型

浮動小数点型は小数を格納するために使用され、通常は金額や比率などを格納するために使用されます。浮動小数点型を選択する場合は、精度と記憶領域に基づいて選択し、大きすぎるまたは小さすぎる浮動小数点型の使用を避ける必要があります。

一般的な浮動小数点型には次のようなものがあります。

• FLOAT: 単精度浮動小数点型で、4 バイトを占有し、精度は 6 ビットです。
• DOUBLE: 倍精度浮動小数点型。8 バイトを占有し、精度は 15 ビットです。
• DECIMAL: 固定長の記憶領域を占有する高精度浮動小数点型で、実際のニーズに合わせて精度や記憶領域を柔軟に選択できます。

4. 文字列型

文字列型は文字列データを保存するために使用され、通常は名前、住所、説明などのテキスト情報を保存するために使用されます。文字列タイプを選択するときは、不必要な文字セットと長さを使用してストレージ領域を無駄にしないように、保存されるデータのサイズとタイプに基づいて選択する必要があります。

一般的な文字列タイプには次のものがあります。

• CHAR: 固定長の記憶領域を占有する固定長文字列。固定長データに適しています。
• VARCHAR: 可変長の記憶領域を占有する可変長文字列。可変長のデータに適しています。
• TEXT: より長いテキスト データを格納するために使用され、通常は utf8mb4 文字セットが使用されます。
• BLOB: バイナリ データの保存に使用され、通常はストレージ領域を使用します。

5. 日付型

日付型は日付と時刻のデータを保存するために使用され、通常は誕生日、入社日、稼働時間などを保存するために使用されます。日付タイプを選択するときは、実際のニーズに基づいて選択し、不必要な形式やタイムゾーンの使用を避ける必要があります。

一般的な日付タイプには次のものがあります。

• DATE: 日付データを「YYYY-MM-DD」形式で保存するために使用されます。
• TIME: 時間データを「HH:MM:SS」形式で保存するために使用されます。
• DATETIME: 日付と時刻のデータを「YYYY-MM-DD HH:MM:SS」の形式で保存するために使用されます。
• TIMESTAMP: 標準時刻とタイムゾーンをグリニッジ標準時の形式で保存するために使用されます。

6. ストアド プロシージャ

MySQL では、ストアド プロシージャはデータベースのパフォーマンスとセキュリティを向上させる重要な方法の 1 つです。ストアド プロシージャにより、ネットワーク送信データの削減、データベース サーバーの負荷の軽減、セキュリティの向上などが可能になります。

たとえば、次の単純なストアド プロシージャは、スコアが 90 ポイントを超える従業員に関する情報をクエリします。

CREATE PROCEDURE get_employee_score()
BEGIN

DECLARE score INT;
SELECT score INTO score FROM employee WHERE score > 90;
SELECT * FROM employee WHERE score = score;

END ;

2. ストレージ スペースの最適化

1. 適切なストレージ エンジンの選択

MySQL は、InnoDB、MyISAM、Memory などのさまざまなストレージ エンジンをサポートしています。 。ストレージ エンジンが異なれば、サポートされる機能や最適化戦略も異なります。最高のパフォーマンスを実現するには、実際のニーズに基づいて適切なストレージ エンジンを選択する必要があります。

2. 過剰なインデックス作成を避ける

MySQL インデックスは、クエリのパフォーマンスを向上させ、データ取得を高速化するための重要なツールの 1 つです。ただし、インデックスを過剰に作成すると、ストレージ領域が無駄になり、書き込みパフォーマンスが低下し、インデックス障害が発生します。過剰なインデックス作成を避けるために、実際のニーズに基づいて必要なインデックスを選択する必要があります。

3. 圧縮テーブルの使用

MySQL 5.7 以降では、データとインデックスを圧縮してストレージ領域を削減し、パフォーマンスを向上させる圧縮テーブル関数がサポートされています。圧縮テーブルを選択するときは、過度の圧縮によるパフォーマンスの低下を避けるために、実際のニーズに基づいて選択する必要があります。

次に、単純な圧縮テーブルの例を示します。

CREATE TABLE members (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(25) NOT NULL,
`address` VARCHAR(50) NOT NULL,
`email` VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=4;

4. 不要なデータを削除する

##MySQL の不要なデータには、未使用のテーブルやカラム、不要なインデックス、期限切れのデータなどが含まれます。この不要なデータはストレージ領域を占有し、データベースのパフォーマンスを低下させ、バックアップおよびリカバリ操作の複雑さを増大させます。データベースのパフォーマンスと効率を向上させるために、不要なデータを定期的に削除する必要があります。

たとえば、スコア 0 の従業員情報を削除する簡単な削除例を次に示します。

DELETE FROM従業員 WHERE スコア = 0;

結論

データ型の合理的な選択とストレージ領域の最適化により、MySQL データベースのパフォーマンスと効率を大幅に向上させることができます。データベース構造を定期的にチェックして最適化し、大きすぎるまたは小さすぎるデータ型の使用を避け、不要なデータを削除し、圧縮テーブルやストアド プロシージャなどの最適化戦略を使用することをお勧めします。

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