인덱스를 사용하여 MySQL 데이터베이스 성능을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

MySQL 인덱스: 모범 사례 공개

MySQL 데이터베이스를 사용할 때 인덱싱이 중요한 최적화 기술로 등장했습니다. 검색 가능한 필드에 인덱스를 적용하는 것이 일반적인 관행이지만 기본 원칙과 모범 사례를 이해하는 것이 중요합니다.

인덱스 기본 사항

간단히 말하면 인덱스는 신속한 검색을 위해 테이블의 행. 행이 끝에 자연스럽게 삽입되는 스프레드시트를 상상해 보세요. 특정 열 값을 기반으로 행을 찾으려면 순차 스캔이 힘들 수 있습니다. 그러나 인덱스는 정렬된 값 목록과 해당 행 번호를 제공합니다. 이를 통해 이진 검색을 사용하여 정확한 정확성을 얻을 수 있어 읽기 성능이 크게 향상됩니다.

인덱스 균형

인덱스를 생성하면 읽기 효율성과 쓰기 효율성 간에 균형이 이루어집니다. 인덱스는 정렬된 구조를 활용하여 읽기 작업을 가속화하지만 삽입 및 업데이트 중에 오버헤드를 증가시킵니다. 따라서 최적의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

인덱스 선택

인덱싱 여부는 사용 패턴에 따라 결정되어야 합니다. 열이 WHERE 절이나 검색 쿼리에서 자주 사용되는 경우 인덱싱이 도움이 될 수 있습니다. 그러나 테이블의 모든 열을 인덱싱하는 것은 거의 권장되지 않습니다. 또한, 큰 VARCHAR 열(예: VARCHAR 2500)을 인덱싱할 때의 영향과 잠재적인 성능 향상을 비교 평가해야 합니다.

부분 인덱스 적용 범위

LIKE 쿼리를 사용할 때 인덱스는 특정 접두사와 일치하는 행을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 첫 번째 위치 이후에 와일드카드 문자(예: LIKE '�r%')를 포함하는 검색에서는 인덱스를 활용할 수 없습니다.

다중 열 인덱스

인덱스 여러 열에 정의할 수 있습니다. 검색 기준이 인덱스의 가장 왼쪽 열과 일치하는 한 인덱스가 사용됩니다. 그러나 인덱스에 열을 더 추가하면 인덱스된 열의 하위 집합만 사용하는 쿼리의 경우 효율성이 떨어질 수 있습니다.

결론

MySQL 데이터베이스를 최적화하려면 확실한 이해가 필요합니다. 인덱스 사용량. 모범 사례를 준수하고, 읽기 성능과 쓰기 성능 사이의 적절한 균형을 찾고, 데이터 사용 패턴 및 열 유형과 같은 요소를 고려함으로써 인덱스의 이점을 극대화하고 MySQL 데이터베이스의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

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