mysql을 이용한 인덱스 생성 방법에 대한 자세한 설명과 장단점 분석_MySQL
머리말
인덱스는 MySQL이 데이터를 효율적으로 얻을 수 있도록 돕는 데이터 구조입니다. 이는 고성능에 매우 중요하지만 사람들은 종종 이를 잊어버리거나 오해합니다. 데이터가 클수록 인덱스가 더 중요해집니다. 규모가 작고 로드가 가벼운 데이터베이스는 인덱스가 없어도 좋은 성능을 발휘할 수 있지만, 데이터가 늘어나면 성능이 급격히 저하됩니다.
색인을 만드는 이유는 무엇인가요?
인덱스를 생성하면 시스템 성능이 크게 향상될 수 있기 때문입니다.
첫째, 고유 인덱스를 생성하면 데이터베이스 테이블의 각 데이터 행에 대한 고유성을 보장할 수 있습니다.
둘째, 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있으며 이는 인덱스를 만드는 주요 이유이기도 합니다.
셋째, 테이블 간의 연결 속도를 높일 수 있는데, 이는 데이터의 참조 무결성을 달성하는 데 특히 의미가 있습니다.
넷째, 데이터 검색을 위해 그룹화 및 정렬 절을 사용하면 쿼리에서 그룹화 및 정렬하는 시간도 크게 줄일 수 있습니다.
다섯째, 인덱스를 사용하면 쿼리 프로세스 중에 최적화 숨기기를 사용하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
어떤 사람들은 다음과 같이 질문할 수 있습니다. 인덱스를 추가하면 많은 이점이 있는데 테이블의 모든 열에 대해 인덱스를 생성하는 것은 어떨까요? 이 생각은 합리적이기는 하지만 일방적이기도 하다. 인덱스에는 많은 장점이 있지만 테이블의 모든 열에 인덱스를 추가하는 것은 매우 현명하지 않습니다.
인덱스를 추가하는 것에도 단점이 많기 때문입니다.
먼저 인덱스를 생성하고 유지하는 데 시간이 걸리며, 이 시간은 데이터 양이 늘어날수록 늘어납니다.
둘째, 인덱스는 데이터 테이블이 차지하는 데이터 공간 외에도 일정량의 물리적 공간을 차지해야 합니다. 클러스터형 인덱스를 만들려면 필요한 공간이 더 커집니다.
셋째, 테이블에 데이터를 추가, 삭제, 수정하는 경우 인덱스를 동적으로 유지해야 하므로 데이터 유지 속도가 저하됩니다.
색인 생성에 적합한 필드 종류:
인덱스는 데이터베이스 테이블의 특정 열에 구축됩니다. 따라서 인덱스를 생성할 때 어떤 열을 인덱싱할 수 있고 어떤 열을 인덱싱할 수 없는지 신중하게 고려해야 합니다.
일반적으로 다음과 같은 열에 인덱스를 생성해야 합니다.
첫째, 자주 검색되는 항목에 대한 검색 속도를 높일 수 있습니다.
둘째, 해당 열을 기본 키로 사용하여 열의 고유성을 강화하고 테이블의 데이터 배열 구조를 구성합니다.
셋째, 연결에 자주 사용되는 열의 경우 이러한 열은 주로 외래 키이므로 연결 속도를 높일 수 있습니다.
넷째, 인덱스가 정렬되어 있고 지정된 범위가 연속되어 있으므로 범위를 기준으로 자주 검색해야 하는 열에 대해 인덱스를 만듭니다.
다섯째, 인덱스가 정렬되어 있기 때문에 자주 정렬이 필요한 열에 인덱스를 생성하면 쿼리에서 인덱스 정렬을 활용하여 정렬 쿼리 시간을 단축할 수 있습니다.
여섯째, WHERE 절에서 자주 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성하여 조건 판단을 빠르게 합니다.
인덱스 생성은 일반적으로 select의 where 조건을 기반으로 합니다. 예를 들어 select의 조건이 wheref1과 f2인 경우 f1 필드 또는 f2 필드에서 이력서를 인덱싱하면 쓸모가 없습니다. 그리고 f2를 동시에 기다리는 것이 유용합니다.
인덱스 생성에 적합하지 않은 필드 유형:
또한 색인을 생성하면 안 되는 열도 있습니다. 일반적으로 색인을 생성해서는 안 되는 열의 특징은 다음과 같습니다.
첫째, 쿼리에서 거의 사용되거나 참조되지 않는 열에 대해서는 인덱스를 생성해서는 안 됩니다. 이러한 컬럼은 거의 사용되지 않기 때문에 색인이 생성되거나 생성되지 않기 때문입니다.
쿼리 속도가 향상되지 않습니다. 반대로, 인덱스 추가로 인해 시스템 유지 속도가 감소하고 필요한 공간이 증가합니다.
둘째, 데이터 값이 적은 열의 경우 인덱스를 늘리면 안 됩니다. 이는 인사 테이블의 성별 열과 같이 이러한 열에는 값이 거의 없기 때문에
쿼리 결과에서 결과 집합의 데이터 행이 테이블의 데이터 행 중 많은 부분을 차지합니다. 즉, 테이블에서 검색해야 할 데이터 행의 큰 부분이 나타납니다.
색인을 늘려도 검색 속도가 크게 향상되지는 않습니다.
셋째, 텍스트, 이미지, 비트 데이터 유형으로 정의된 열에는 인덱스를 추가하면 안 됩니다. 이는 이러한 열의 데이터 볼륨이 상당히 크거나 값이 거의 없기 때문입니다.
넷째, 수정 성능이 검색 성능보다 훨씬 높을 경우 인덱스를 생성해서는 안 됩니다. 수정 성능과 검색 성능이 서로 상반되기 때문이다.
인덱스를 늘리면 검색 성능은 향상되지만 수정 성능은 저하됩니다. 인덱스를 줄이면 수정 성능이 향상되고 검색 성능이 저하됩니다.
따라서 수정 성능이 검색 성능보다 훨씬 높을 경우 인덱스를 생성해서는 안 됩니다.
색인 생성 방법:
1. 인덱스를 생성합니다(예: createindex<인덱스 이름>ontable_name(열 목록);
2. altertabletable_nameaddindex [인덱스 이름](열 목록)과 같은 테이블을 수정합니다.
3. 테이블 생성 시 인덱스를 지정합니다. 예: createtabletable_name([...],INDEX[인덱스 이름](열 목록))테이블에서 인덱스를 보는 방법:
showindexfromtable_name;색인 보기
색인 유형 및 생성 예:
1.PRIMARYKEY(기본 키 인덱스)
mysql>altertabletable_nameaddprimarykey(`column`)
2.UNIQUE 또는 UNIQUEKEY(고유 인덱스)
mysql>altertabletable_nameaddunique(`column`)
3.FULLTEXT(전체 텍스트 색인)
mysql>altertabletable_nameaddfulltext(`column`)
4.INDEX(보통지수)
mysql>altertabletable_nameaddindexindex_name(`column`)
5. 다중 열 인덱스(클러스터형 인덱스)
mysql>altertable`table_name`addindexindex_name(`column1`,`column2`,`column3`)
테이블에서 인덱스 수정:
altertabletablenamedropprimarykey,addprimarykey(fileda,filedb)
요약
인덱스를 사용하면 레코드 수가 많은 테이블의 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 하지만 인덱스는 공간을 차지하므로 인덱스 구축 시 이 글을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

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MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

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.

MySQL 사용자 이름 및 비밀번호를 작성하려면 : 1. 사용자 이름과 비밀번호를 결정합니다. 2. 데이터베이스에 연결; 3. 사용자 이름과 비밀번호를 사용하여 쿼리 및 명령을 실행하십시오.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

데이터베이스 산 속성에 대한 자세한 설명 산 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장하기위한 일련의 규칙입니다. 데이터베이스 시스템이 트랜잭션을 처리하는 방법을 정의하고 시스템 충돌, 전원 중단 또는 여러 사용자의 동시 액세스가 발생할 경우에도 데이터 무결성 및 정확성을 보장합니다. 산 속성 개요 원자력 : 트랜잭션은 불가분의 단위로 간주됩니다. 모든 부분이 실패하고 전체 트랜잭션이 롤백되며 데이터베이스는 변경 사항을 유지하지 않습니다. 예를 들어, 은행 송금이 한 계정에서 공제되지만 다른 계정으로 인상되지 않은 경우 전체 작업이 취소됩니다. BeginTransaction; updateAccountssetBalance = Balance-100WH
