SQL을 사용하여 MySQL에서 데이터를 쿼리, 삽입, 업데이트 및 삭제하려면 어떻게합니까?-MySQL 튜토리얼-php.cn

SQL을 사용하여 MySQL에서 데이터를 쿼리, 삽입, 업데이트 및 삭제하려면 어떻게합니까?

SQL을 사용하여 MySQL의 데이터와 상호 작용하려면 기본 CRUD 작업에 다음 SQL 명령을 사용할 수 있습니다.

데이터 쿼리 (선택) :
SELECT 문은 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 기본 예는 다음과 같습니다.
```
 <code class="sql">SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;</code>
```
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이 명령은 지정된 조건이 충족되는 table_name 에서 column1 및 column2 검색합니다. 모든 열을 원한다면 SELECT * FROM table_name; .
데이터 삽입 (삽입) :
삽입 문은 테이블에 새 레코드를 삽입하는 데 사용됩니다.
```
 <code class="sql">INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);</code>
```
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이 명령은 value1 및 value2 table_name 의 column1 및 column2 에 삽입합니다.
데이터 업데이트 (업데이트) :
업데이트 문은 테이블에서 기존 레코드를 수정하는 데 사용됩니다.
```
 <code class="sql">UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;</code>
```
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이것은 조건을 충족하는 table_name 의 레코드를 업데이트하고 column1 value1 로, column2 로 value2 로 설정합니다.
데이터 삭제 (삭제) :
삭제 명령문은 테이블에서 기존 레코드를 삭제하는 데 사용됩니다.
```
 <code class="sql">DELETE FROM table_name WHERE condition;</code>
```
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이 명령은 지정된 조건을 충족하는 table_name 에서 레코드를 삭제합니다.

MySQL에서 효율적인 SQL 쿼리를 작성하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

MySQL에 효율적인 SQL 쿼리를 작성하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

적절하게 인덱스를 사용하십시오.
인덱스는 데이터베이스 테이블에서 데이터 검색 속도를 높입니다. 조항, 조건에 가입하거나 명령문별로 자주 사용되는 인덱스 열을 확인하십시오.
선택 * 사용하지 마십시오 * :
SELECT * 로 모든 열을 선택하는 대신 필요한 열만 지정하십시오. 이는 처리 된 데이터의 양을 줄입니다.
조인 최적화 :
일반적으로 더 빠르기 때문에 가능한 경우 외부 조인 대신 내부 조인을 사용하십시오. 또한 조인 조건에 사용 된 열이 인덱스되어 있는지 확인하십시오.
하위 쿼리의 사용을 제한하십시오.
하위 쿼리는 느릴 수 있습니다. 가능하면 조인으로 다시 작성하여 더 효율적 일 수 있습니다.
반환 된 행 수를 제한하기 위해 한도를 사용하십시오.
일정 수의 행만 필요한 경우 한계 절을 사용하여 불필요한 데이터 검색을 방지하십시오.
조항에서 기능을 사용하지 마십시오.
조항에서 기능을 사용하면 인덱스 사용을 방지 할 수 있습니다. 인덱스를 사용할 수 있도록 쿼리를 구조화하십시오.
쿼리 성능을 분석하려면 설명을 사용하십시오.
MySQL의 설명 진술은 쿼리가 어떻게 실행되는지 이해하는 데 도움이되므로 추가로 최적화 할 수 있습니다.

MySQL에서 삽입, 업데이트 및 삭제의 성능을 최적화하려면 어떻게해야합니까?

MySQL에서 삽입, 업데이트 및 삭제의 성능을 최적화하려면 다음 전략을 고려하십시오.

배치 된 작업 사용 :
대형 데이터 세트의 경우 배치 인서트, 업데이트 및 삭제는 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, INSERT INTO ... VALUES (),(),() 사용하여 단일 문에 여러 행을 삽입하십시오.
자동 커밋 비활성화 :
여러 작업을 수행하는 경우 자동 커밋을 비활성화하고 마지막에 거래를 커밋하십시오. 이로 인해 각 작업에 대한 트랜잭션 로그에 쓰기의 오버 헤드가 줄어 듭니다.
거래 사용 :
그룹 관련 삽입, 업데이트 및 작업을 트랜잭션에 삭제합니다. 이는 성능을 향상시키고 데이터 무결성을 유지할 수 있습니다.
인덱스 최적화 :
인덱스는 읽기 작업 속도를 높이지만 쓰기 작업 속도를 늦출 수 있습니다. 자주 사용되지 않은 색인을 제거하고 인덱스를 평가하고 최적화하십시오.
무거운 테이블에 MyISAM을 사용하십시오.
테이블이 주로 읽기에 사용되는 경우, 특정 사용 사례에 대해 InnoDB에 비해 더 빠른 삽입 작업을 제공 할 수있는 MyISAM 저장 엔진 사용을 고려하십시오.
불필요한 트리거를 피하십시오.
트리거는 삽입, 업데이트 및 삭제 작업 속도를 늦출 수 있습니다. 절대적으로 필요할 때만 사용하고 논리를 가능한 한 간단하게 유지하십시오.
분할 :
매우 큰 테이블의 경우, 파티셔닝은 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 이러한 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서 SQL로 데이터를 관리 할 때 피해야 할 일반적인 실수는 무엇입니까?

MySQL에서 SQL로 데이터를 관리 할 때 피해야 할 몇 가지 일반적인 실수는 다음과 같습니다.

인덱싱 무시 :
인덱스를 사용하지 않거나 잘못 사용하지 않으면 성능이 저하 될 수 있습니다. 항상 데이터 액세스 패턴을 평가하고 그에 따라 색인을 인덱싱하십시오.
거래 또는 오용 거래 :
트랜잭션은 데이터 무결성에 필수적이지만이를 과도하게 관리하거나 제대로 관리하지 않으면 성능 문제와 불필요한 잠금으로 이어질 수 있습니다.
데이터 유형 무시 :
부적절한 데이터 유형을 사용하면 저장 비 효율성 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 항상 데이터에 적합한 데이터 유형을 선택하십시오.
쿼리 최적화 :
쿼리를 최적화하지 않으면 데이터베이스 성능이 느려질 수 있습니다. 설명과 같은 도구를 사용하여 정기적으로 쿼리를 검토하고 최적화하십시오.
백업 데이터를 무시하는 것 :
여러 가지 이유로 인해 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 정기적 인 백업은 데이터 복구에 중요하며 간과해서는 안됩니다.
SQL 주입 무시 :
SQL 주입로부터 보호하지 않으면 보안 취약점이 생길 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 항상 준비된 명령문이나 매개 변수화 쿼리를 사용하십시오.
서버 과부하 :
너무 많은 동시 작업을 실행하거나 서버의 용량을 고려하지 않으면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 서버로드를 효과적으로 모니터링하고 관리합니다.