CTE, 하위 쿼리, 임시 테이블 및 테이블 변수의 성능은 어떻게 다릅니까?
CTE, 하위 쿼리, 임시 테이블 및 테이블 변수의 성능 차이 평가
소개
CTE( 공통 테이블 표현식), 하위 쿼리, 임시 테이블 및 테이블 변수는 모두 데이터를 캡슐화하는 것과 유사한 목적을 가지고 있지만, 특정 상황에 따라 성능 특성이 달라질 수 있습니다.
성능 고려 사항
1. CTE와 하위 쿼리
- 이론적으로 CTE와 하위 쿼리는 쿼리 최적화 프로그램에 동일한 정보를 제공하므로 유사하게 작동해야 합니다.
- 그러나 CTE는 다음과 같은 경우가 있습니다. 쿼리 내에서 여러 번 사용될 때 이점이 있습니다. 재사용.
2. 임시 테이블과 CTE/하위 쿼리
- 임시 테이블은 관련 히스토그램(통계)으로 인해 잠재적인 성능 향상을 제공합니다.
- 쿼리 최적화 프로그램은 이러한 통계를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다. 최적의 실행 계획을 결정합니다.
- 또한 복잡한 CTE/하위 쿼리를 저장합니다. 임시 테이블에서 반복적으로 사용되는 쿼리는 한 번만 쿼리를 실행함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 테이블 변수
- 테이블 변수는 임시 테이블과 유사하지만 세션에 대한 로컬 범위를 갖습니다.
- 작은 데이터 세트의 경우 테이블 변수는 즉시 사용 가능하므로 효율적일 수 있습니다. .
실용적 구현
- 일반적으로 SQL 엔진을 사용하여 쿼리 계획을 최적화합니다.
- 쿼리 성능이 최적이 아닌 경우 다양한 옵션을 실험하여 가장 효율적인 솔루션을 결정하세요.
- 쿼리에 여러 번 사용되는 복잡한 CTE/하위 쿼리가 포함된 경우, 특히 통계를 확인할 수 있는 경우 임시 테이블을 고려하세요.
- 작은 데이터세트에는 테이블 변수를 사용하여 불필요한 임시 저장 공간을 최소화하세요.
결론
CTE, 하위 쿼리, 임시 테이블 및 테이블 변수는 모두 데이터 조작에 유용한 도구이며 성능 특성은 특정 시나리오에 따라 다릅니다. 개발자는 각 접근 방식의 미묘한 차이를 이해함으로써 최적의 쿼리 성능을 달성하는 데 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.
위 내용은 CTE, 하위 쿼리, 임시 테이블 및 테이블 변수의 성능은 어떻게 다릅니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
