효율적인 데이터 페이지 매김을 위해 키 세트 페이지 매김이 SQL Server의 OFFSET에 대한 더 나은 대안입니까?
SQL Server OFFSET 페이징을 넘어서: 키셋 페이징의 효율성 이점
페이징 기술은 데이터의 특정 부분을 효율적으로 얻을 수 있게 해주기 때문에 대규모 데이터 세트를 처리할 때 매우 중요합니다. SQL Server에서는 페이징을 위한 OFFSET 절을 제공하지만 성능 병목 현상이 발생합니다. 이 기사에서는 OFFSET: Keyset Paging보다 더 나은 성능을 발휘하는 대안을 살펴보겠습니다.
키 세트 페이징: 더 나은 페이징 메커니즘
키 세트 페이징은 OFFSET에서 사용하는 행 번호 기반 행 세트 페이징보다 더 효율적인 메커니즘을 채택합니다. 이전 행을 모두 읽는 대신 서버가 인덱스의 올바른 위치에 직접 액세스할 수 있으므로 중복 읽기가 최소화됩니다.
키 세트 페이징을 성공적으로 구현하려면 기본 키(및 기타 관련 열)에 고유 인덱스를 설정해야 합니다. 이를 통해 페이징 메커니즘이 행 번호가 아닌 기본 키를 기반으로 데이터를 탐색할 수 있습니다.
키셋 페이징의 장점
키 세트 페이징에는 상당한 성능 향상 외에도 다른 장점이 있습니다.
- 행 손실 방지: OFFSET과 달리 기본 키가 변경되지 않은 상태로 유지되므로 삭제로 인해 행이 손실될 위험이 없습니다.
- 직접 기본 키 액세스: 페이지 추정 없이 특정 기본 키에 직접 액세스할 수 있습니다.
키셋 페이징 예시
'Id' 열에 인덱스가 있는 'TableName'이라는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다. 페이징에 대한 시작 쿼리는 다음과 같습니다.
SELECT TOP (@numRows) * FROM TableName ORDER BY Id DESC;
후속 요청에서는 다음 페이지를 검색할 수 있습니다.
SELECT TOP (@numRows) * FROM TableName WHERE Id < (SELECT MAX(Id) FROM (SELECT TOP (@numRows) Id FROM TableName ORDER BY Id DESC) AS LastPage) ORDER BY Id DESC;
키셋 페이징에 대한 참고 사항
- 선택한 기본 키는 고유해야 하거나 고유성을 보장하기 위해 다른 열과 결합되어야 합니다.
- 페이지 매김 기본 키가 고유하지 않은 경우 추가 열을 인덱스에 포함하고 쿼리에서 고려해야 합니다.
- SQL Server는 튜플 비교기를 지원하지 않으며 고유하지 않은 기본 키를 사용할 때 특정 비교가 필요합니다.
결론
대규모 데이터 세트를 페이징하는 경우 키 세트 페이징은 SQL Server OFFSET의 탁월한 대안임이 입증되었습니다. 효율성, 직접적인 기본 키 액세스 및 행 누락 방지 기능은 페이징 시나리오에서 최고의 데이터 검색 옵션으로 이상적입니다.
위 내용은 효율적인 데이터 페이지 매김을 위해 키 세트 페이지 매김이 SQL Server의 OFFSET에 대한 더 나은 대안입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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.

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.

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.

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.

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.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
