더 나은 데이터베이스 성능을 위해 SQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까?-JS 튜토리얼-php.cn

뷔페에 왔는데 모든 것이 맛있어 보이네요. 그러나 접시를 들고 필요한 것을 가져가는 대신, 구석구석에 음식을 쌓아두기 시작하여 엉망이 되고 속도가 느려집니다. 결과는? 당신은 과부하 상태이고 비효율적입니다.

SQL 쿼리가 최적화되지 않으면 바로 이런 일이 발생합니다! 불필요한 데이터를 로드하고 모든 속도를 늦추며 데이터베이스에 혼란을 야기합니다.

하지만 두려워하지 마세요! 뷔페에서 속도를 조절하는 방법을 배우는 것처럼 SQL 쿼리를 최적화하면 작업을 원활하게 진행할 수 있습니다. 데이터베이스 성능을 그 어느 때보다 빠르게 만들고 혼란을 피할 수 있는 방법을 알아보겠습니다!

How to Optimize SQL Queries for Better Database Performance?

간결하게 유지: 필요한 것만 선택하세요

당신이 매장에서 쇼핑을 하고 있는데 계산원이 "매장에 있는 모든 것을 원하시나요, 아니면 필요한 것만 원하시나요?"라고 묻는다고 상상해 보세요. 말도 안되는 소리 같죠? SQL에서 " SELECT * "를 사용하면 이런 일이 발생합니다. 필요하지 않은 열까지 포함하여 모든 열을 요청하고 있으며 이는 성능 저하의 원인입니다.

대신:

SELECT * FROM Customers;

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용도:

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

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필요한 열만 선택하면 쿼리가 처리해야 하는 데이터가 줄어듭니다.

전문가처럼 필터링하기: WHERE를 사용하여 검색 범위를 좁히세요

WHERE 절을 데이터베이스의 GPS라고 생각하세요. 모든 것을 샅샅이 살펴보는 대신 원하는 내용을 직접 탐색하는 데 도움이 됩니다. 필터가 구체적일수록 데이터베이스가 수행해야 하는 작업이 줄어듭니다.

예: 캘리포니아 고객만 필요한 경우 모든 사람을 대상으로 데이터베이스를 검색하지 마세요.

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

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이렇게 하면 검색 범위가 좁아지고 검색 속도가 빨라집니다.

조인: 천국에서 이루어진 일치(올바르게 수행된 경우)

테이블 조인은 SQL의 일반적인 작업이지만 비효율적인 조인으로 인해 성능이 저하될 수 있습니다. 테이블을 결합할 때 항상 인덱싱된 열에 조인하고 있는지 확인하고 조인이 발생하기 전에 각 테이블에서 처리되는 데이터를 제한하세요.

좋은 조인의 예:

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName 
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';

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이 경우 CustomerID에서 Orders 및 Customers 테이블을 조인하고 WHERE 절을 사용하여 조인이 수행해야 하는 행 수를 제한합니다. 결과는? 훨씬 빠른 쿼리입니다.

색인: 비밀의 초능력

데이터베이스의 색인은 책의 색인과 같습니다. 원하는 것을 찾기 위해 모든 페이지를 넘기는 대신 올바른 지점으로 바로 이동할 수 있습니다. 인덱스를 올바르게 사용하면 데이터베이스가 행을 보다 효율적으로 찾을 수 있도록 지원하여 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

색인 사용 방법:

WHERE 절에서 자주 사용하는 인덱스 열입니다.

WHERE 절을 사용하여 SQL에서 데이터를 필터링하는 경우 데이터베이스는 일치하는 데이터를 찾기 위해 행을 검색해야 합니다. WHERE 절에 사용된 열에 인덱스를 생성하면 데이터베이스가 전체 테이블을 스캔하는 대신 관련 행으로 직접 이동할 수 있습니다.

*예: * 고객 테이블이 있고 상태를 기준으로 고객을 자주 검색한다고 가정해 보겠습니다.

SELECT * FROM Customers;

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State 열에 인덱스를 추가하면 쿼리를 훨씬 빠르게 실행할 수 있습니다.

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

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이제 주별로 고객을 필터링할 때마다 데이터베이스는 이 색인을 사용하여 검색 속도를 높입니다.

조인(ON 절)에 사용되는 인덱스 열입니다.

조인은 관련 열을 기반으로 여러 테이블의 데이터를 결합하며 이러한 열은 인덱싱을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. ON 절을 사용하여 테이블을 조인하는 경우 조인과 관련된 열을 인덱싱하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

예: Orders와 Customers라는 두 개의 테이블이 있고 CustomerID를 기준으로 자주 조인합니다.

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

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두 테이블 모두에서 CustomerID에 대한 인덱스를 생성하면 이 조인이 더 빨라질 수 있습니다.

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName 
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
WHERE Customers.State = 'California';

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이렇게 하면 데이터베이스가 고객 ID를 일치시키기 위해 두 테이블 모두에서 전체 테이블 스캔을 수행할 필요가 없습니다. 인덱스를 사용하여 일치하는 행을 빠르게 찾을 수 있습니다.

색인을 사용하는 경우
자주 검색, 필터링, 정렬하는 열(WHERE, ORDER BY)에 인덱스를 사용하세요.
성능 향상을 위해 조인 작업에서 외래 키를 인덱싱합니다.
인덱스가 너무 많으면 INSERT, UPDATE 및 DELETE 작업

이 느려질 수 있으므로 과도한 인덱스를 사용하지 않도록 주의하세요.

N 1 쿼리 문제 방지: 쿼리 일괄 처리

N 1 쿼리 문제에 대해 이야기해 보겠습니다. 이는 수천 컷의 죽음에 대한 데이터베이스 버전입니다. 이는 단일 쿼리 뒤에 초기 쿼리의 각 결과에 대해 하나씩 여러 개의 다른 쿼리가 이어질 때 발생합니다. 이로 인해 수백 또는 수천 개의 추가 쿼리가 발생할 수 있습니다!

나쁜 예:

SELECT * FROM Customers WHERE State = 'California';

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이로 인해 수백 개의 개별 쿼리가 발생할 수 있습니다. 대신, 모든 데이터를 한 번에 처리하도록 쿼리를 일괄 처리하세요.

최적화된 버전:

CREATE INDEX idx_state ON Customers(State);

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이제 수백 개의 쿼리가 아닌 단 하나의 쿼리만 실행하게 됩니다!

행 제한: 페이징 및 결과 제한

엄청난 양의 데이터를 가져오는 쿼리를 실행하는 경우 LIMIT 또는 페이지 매김 기술을 사용하여 데이터를 더 작은 덩어리로 나누는 것이 좋습니다. 필요한 것은 처음 10개의 항목뿐인데 데이터베이스에 전화번호부 전체를 요청한다고 상상해 보세요. 말도 안 되는 소리 같죠?

제한이 있는 예:

SELECT * FROM Customers;

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이 접근 방식은 한 번에 10개의 레코드만 검색하므로 시스템이 한 번에 너무 많은 데이터로 인해 질식하는 것을 방지합니다.

실행 계획 이해

쿼리를 실행할 때 데이터베이스가 어떤 생각을 하는지 알고 싶으십니까? EXPLAIN 또는 EXPLAIN ANALYZE를 사용하세요. 이 명령은 쿼리의 실행 계획을 공개하여 데이터베이스가 요청을 처리하는 방법을 보여줍니다. 마치 내부를 들여다보면서 어디를 개선할 수 있는지 살펴보는 것과 같습니다.

예:

SELECT CustomerName, Email FROM Customers;

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결과에 "Full Table Scan"과 같은 내용이 표시되면 인덱스를 추가하면 작업 속도가 빨라질 수 있다는 신호입니다.

데이터베이스를 건강하게 유지하세요: 정기 유지 관리

자동차에 오일을 교환해야 하는 것처럼 데이터베이스도 정기적인 유지 관리가 필요합니다. VACUUM(PostgreSQL) 또는 OPTIMIZE TABLE(MySQL)과 같은 명령을 사용하면 데드 행을 지우고 데이터를 재구성하여 작업을 원활하게 실행할 수 있습니다.

예:

SELECT CustomerName, Email FROM Customers WHERE State = 'California';

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이렇게 하면 데이터베이스를 깔끔하게 유지하고 조각난 데이터로 인한 속도 저하를 방지할 수 있습니다.

결론

SQL 쿼리를 최적화하는 것은 어렵지 않습니다. 가져오는 데이터가 무엇인지 염두에 두고 인덱스를 전략적으로 사용하고 EXPLAIN과 같은 도구를 사용하면 쿼리를 구체화하고 데이터베이스 성능을 가속화할 수 있습니다. 데이터베이스를 모든 것을 쉽게 찾을 수 있고 필요한 것을 검색하는 데 시간을 낭비하지 않는 잘 정리된 주방처럼 취급하십시오. 저를 믿으세요. 귀하의 데이터베이스(및 사용자)가 감사할 것입니다!

위 내용은 더 나은 데이터베이스 성능을 위해 SQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!