범위 쿼리(높은 카디널리티 열과 낮은 카디널리티 열)에 가장 적합한 복합 인덱스는 무엇입니까?

범위 쿼리가 포함된 복합 인덱스의 높은 카디널리티 열 배치

범위 조건이 포함된 복합 인덱스가 있는 테이블을 쿼리할 때 인덱스 내의 열은 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

기본 키가 있는 테이블 파일을 고려하세요. (did, filename) 및 두 개의 복합 인덱스: INDEX(filetime, ext) 및 INDEX(ext, filetime). 두 인덱스 모두 ext보다 카디널리티가 높은 filetime 열을 포함합니다.

쿼리:

WHERE ext = '...'
  AND filetime BETWEEN ... AND ...

ext와 filetime을 모두 기반으로 데이터에 액세스해야 합니다. 질문이 생깁니다. 이러한 쿼리에 어떤 인덱스가 최적입니까?

분석

최적의 인덱스를 결정하기 위해 FORCE INDEX를 사용하고 실행 계획을 검토할 수 있습니다.

-- Force range on filetime first
FORCE INDEX(fe) SELECT COUNT(*), AVG(fsize)
FROM files
WHERE ext = 'gif'
  AND filetime >= '2015-01-01'
  AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;

-- Force low-cardinality ext first
FORCE INDEX(ef) SELECT COUNT(*), AVG(fsize)
FROM files
WHERE ext = 'gif'
  AND filetime >= '2015-01-01'
  AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;

출력 결과에 따르면 INDEX(ext, filetime)(ef)의 행 수가 훨씬 적습니다. 효율적인 스캔입니다.

최적화 프로그램 추적

최적화 프로그램의 동작을 추가로 분석하기 위해 최적화 프로그램 추적을 사용할 수 있습니다.

SELECT explain_format = 'JSON';

SELECT COUNT(*), AVG(fsize)
FROM files
WHERE ext = 'gif'
  AND filetime >= '2015-01-01'
  AND filetime < '2015-01-01' + INTERVAL 1 MONTH;

추적을 보면 다음이 나타납니다. 최적화 프로그램은 인덱스의 두 열을 모두 사용하여 데이터를 필터링하고 가져올 수 있기 때문에 INDEX(ext, filetime)를 선택합니다. 이에 비해 INDEX(filetime, ext)는 첫 번째 열(filetime)만 필터링에 사용할 수 있습니다.

결론

분석을 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다. draw:

• 범위 쿼리에 사용되는 복합 인덱스의 경우 등호 조건부에 포함된 열 (이 경우 ext)는 인덱스 정의에서 가장 먼저 배치되어야 합니다.
• 인덱스의 열을 WHERE 절에서 사용된 순서대로 정렬하면 쿼리 성능이 향상됩니다.
• 카디널리티만으로는 최적의 지수를 결정하는 결정적인 요소가 아닙니다. 범위 열의 카디널리티가 더 높지만 등호 열이 등호 조건부에 포함되어 있는 시나리오에서는 등호 열을 먼저 배치하면 성능이 더 좋아집니다.

위 내용은 범위 쿼리(높은 카디널리티 열과 낮은 카디널리티 열)에 가장 적합한 복합 인덱스는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!