MySQL에서 '설명' 행 개수가 'count()' 결과와 다른 이유는 무엇입니까?
"explain"과 "count()" 결과 사이의 불일치: 잠재적 원인 탐색
MySQL에서 "explain" 명령은 다음과 같을 수 있습니다. 쿼리 성능을 분석하고 쿼리 실행 중에 처리되는 행 수를 추정하는 데 사용됩니다. 그러나 경우에 따라 "explain"에 의해 보고된 행 개수가 "count()"에 의해 반환된 실제 행 개수와 일치하지 않을 수 있습니다.
왜 이러한 불일치가 발생합니까?
"explain"에 의해 표시되는 행 수는 쿼리 실행 중에 쿼리 최적화 프로그램이 액세스할 것이라고 믿는 행 수의 추정치를 나타냅니다. 이 추정치는 테이블과 해당 인덱스에 대한 통계 정보를 기반으로 합니다. 처리된 실제 행 수는 추정치와 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
불일치의 잠재적 원인:
- 인덱스 사용 : "explain"은 데이터에 효율적으로 액세스하는 데 인덱스가 사용된다고 가정합니다. 그러나 쿼리가 최적의 인덱스를 사용하지 않거나 인덱스가 최신이 아닌 경우 실제 행 개수는 더 많을 수 있습니다.
- 데이터 분포: "설명" 추정치는 테이블의 데이터 분포를 기반으로 합니다. 데이터가 치우쳐 있는 경우 실제 행 개수는 추정치와 다를 수 있습니다.
- 업데이트된 데이터: "설명"은 통계 정보에 의존하기 때문에 행의 변경 사항을 인식하지 못합니다. 통계가 마지막으로 업데이트된 이후의 데이터입니다. 데이터가 크게 수정된 경우 실제 행 개수는 예상과 다를 수 있습니다.
- 부정확한 카디널리티 추정: 최적화 프로그램은 테이블과 인덱스에 대해 추정 카디널리티를 사용할 수 있으며, 이로 인해 다음이 발생할 수 있습니다. 행 개수 추정이 정확하지 않습니다.
불일치의 중요성:
쿼리를 정확하게 평가하려면 "explain"과 "count()" 사이의 불일치를 이해하는 것이 중요합니다. 성능. 행 개수의 큰 차이는 쿼리가 최적의 인덱스를 사용하지 않거나 통계 정보가 정확하지 않음을 나타낼 수 있습니다.
결론:
"explain" 명령 쿼리 실행에 대한 귀중한 통찰력을 제공하지만 처리된 행의 정확한 수를 결정할 때는 주의해서 사용해야 합니다. "explain"과 "count()" 사이의 불일치에 대한 잠재적인 원인을 파악함으로써 쿼리를 최적화하고 정확한 성능 분석을 보장할 수 있습니다.
위 내용은 MySQL에서 '설명' 행 개수가 'count()' 결과와 다른 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
