성능을 향상하고 디스크 공간 사용량을 줄이기 위해 느린 MySQL SELECT 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

성능 및 디스크 공간 절감을 위한 MySQL Select 쿼리 최적화

실행하는 데 몇 분 정도 걸리는 느린 MySQL 쿼리는 흔히 발생하는 성능 문제입니다. 개발자에 의해. 이 시나리오에서 쿼리는 세 개의 테이블에서 데이터를 검색하여 웹 페이지를 표시합니다. EXPLAIN 명령을 사용하여 조사한 결과, 쿼리가 중간 결과를 디스크에 기록하여 상당한 성능 병목 현상이 발생하는 것으로 나타났습니다.

쿼리를 최적화하기 위해 다음과 같은 포괄적인 접근 방식을 취했습니다.

테이블 구조 분석

쿼리는 세 개의 테이블(poster_data, Poster_categories, Poster_prodcat)을 사용했습니다. Poster_data에는 개별 포스터에 대한 정보가 포함되어 있는 반면, Poster_categories에는 모든 카테고리(예: 영화, 예술)가 나열되어 있습니다. Poster_prodcat에는 포스터 ID와 관련 카테고리가 보관되어 있습니다. 주요 병목 현상은 1,700만 개 이상의 행과 필터링되는 특정 범주에 대한 많은 결과(약 400,000개)가 있는 Poster_prodcat에서 식별되었습니다.

색인 최적화

EXPLAIN 출력에서는 쿼리에 최적의 인덱싱이 부족하여 데이터 액세스가 비효율적이고 실행 속도가 느려지는 것으로 나타났습니다. 가장 큰 문제는 필터링에 사용된 Poster_prodcat.apcatnum 열에 인덱스가 없다는 점이었습니다. 인덱스가 없으면 MySQL 최적화 프로그램이 전체 테이블 스캔을 사용하여 과도한 디스크 I/O와 긴 실행 시간이 발생했습니다.

쿼리 재작성

성능 문제를 해결하려면 문제에서는 보다 효율적인 접근 방식을 사용하여 쿼리가 다시 작성되었습니다.

• 세 테이블은 INNER JOIN 대신 INNER JOIN을 사용하여 조인되었습니다. 덜 효율적인 SELECT *.
• WHERE 절을 단순화하여 하위 쿼리가 필요 없이 원하는 카테고리를 직접 필터링했습니다.
• ORDER BY 절을 쿼리 끝으로 이동하여 대용량 데이터세트의 불필요한 정렬을 방지합니다.

임시 테이블 생성

디스크 공간 사용량 문제를 완화하기 위해 최적화된 쿼리를 추가로 수정하여 중간 결과를 저장하는 임시 테이블을 생성했습니다. 이 접근 방식을 사용하면 쿼리가 디스크에 데이터 쓰기를 우회하여 성능이 크게 향상되었습니다.

추가 최적화

기본 최적화 외에도 몇 가지 추가 조치가 구현되어 더욱 향상되었습니다. 쿼리 성능:

• LIMIT 절을 사용하여 결과 제한: 원래 쿼리에는 제한이 없었으며 잠재적으로 반환될 수 있습니다. 웹 페이지에 필요하지 않은 다수의 결과.
• 결과 캐싱: 임시 테이블은 MEMORY 엔진으로 생성되어 더 빠른 액세스를 위해 데이터를 메모리에 보관했습니다.

결론

인덱싱, 쿼리 구조, 임시 테이블 사용 문제를 해결하여 원래 쿼리를 최적화하여 성능을 향상하고 디스크 공간 사용량을 줄였습니다. 이러한 최적화로 인해 실행 시간이 크게 단축되어 웹페이지 생성 반응성이 훨씬 향상되었습니다.

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