mysql 성능 최적화 최대, 개수 최적화
참고: MySQL의 실행 계획을 보려면 SQL 문을 실행하기 전에 explain을 추가하세요.
데이터베이스: MySQL에서 공식적으로 제공하는 sakila 데이터베이스
최대 최적화:
예: 마지막 결제 시간 쿼리
explain select max(payment_date) from payment \G;
쿼리 유형은 단순하고 인덱스를 사용하지 않으며 스캔 행 수가 10,000개 이상이며, 0.02초 소요
최적화 방법:
결제_날짜 열에 인덱스 생성
create index idx_paydate on payment(payment_date);
그런 다음 이 SQL 문을 실행하고 다음을 찾습니다.
이 실행 결과가 나오는 이유는 인덱스가 순차적으로 정렬되어 있기 때문에 인덱스를 통해 마지막 것이 무엇인지 바로 알 수 있다는 것입니다.
카운트 최적화
예를 들어 : 하나의 SQL 문에서 동시에 알아보세요. 2006년과 2007년의 영화 수는 각각 얼마입니까
틀린 방법:
select count(release_year = '2006' OR release_year = '2007') from film;
2006년과 2007년의 영화 수는 별도로 계산할 수 없습니다.
select count(*) from film where release_year = '2006' and release_year = '2007'
release_year는 2006년과 2007년이 동시에 될 수 없으므로 논리적으로 잘못된 것입니다
쿼리 최적화는 다음과 같습니다.
select count(release_year='2006' or null) as '2006年的电影数量',count(release_year='2007' or null) as '2007年的电影数量' from film;
는 SQL에서 다음의 실행 결과를 설명합니다. count(*)
과 count(某列)
은 경우에 따라 다를 수 있습니다. 왜냐하면 , count(*)
에는 null이 포함되어 있고, 다른 하나가 null이면 계산되지 않기 때문입니다.
이 기능을 사용하면 2006년 이외의 연도는 null로 기록됩니다. 실행 결과는 아래 그림과 같습니다
참고: MySQL의 실행은 다음과 같이 볼 수 있습니다. SQL 문 실행 전 설명 추가
데이터베이스: MySQL에서 공식 제공하는 sakila 데이터베이스
최대 최적화:
예: 마지막 결제 시간 쿼리
explain select max(payment_date) from payment \G;
쿼리 유형은 단순하고 인덱스를 사용하지 않으며 스캔 행 수는 10,000개 이상이며 0.02초가 걸립니다.
최적화 방법:
Payment_date 열에 인덱스를 생성합니다
create index idx_paydate on payment(payment_date);
그런 다음 이 SQL 문을 실행했을 때 다음을 발견했습니다.
이 실행 결과의 이유는 다음과 같습니다. 순서대로 정렬되어 있는데, 인덱스를 통해 마지막이 무엇인지 바로 알 수 있습니다
카운트 최적화
예: 하나의 SQL 문에서 2006년과 2007년의 영화 개수를 알아보세요
오류 방법:
select count(release_year = '2006' OR release_year = '2007') from film;
따로 계산할 수 없습니다. 2006년과 2007년의 영화 편수
select count(*) from film where release_year = '2006' and release_year = '2007'
release_year가 2006년과 2007년이 동시에 될 수 없으므로 논리가 잘못되었습니다
쿼리 최적화는 다음과 같습니다.
select count(release_year='2006' or null) as '2006年的电影数量',count(release_year='2007' or null) as '2007年的电影数量' from film;
설명 SQL에서는 count(*)
에 null이 포함되어 있기 때문에 count(某列)
과 count(*)
의 실행 결과가 다를 때가 있습니다. 다른 하나는 null이므로 계산되지 않습니다.
이 기능을 사용하면 2006년이 아닌 연도는 null로 기록되고, 실행 결과는 아래 그림과 같습니다
위 내용은 max and mysql 성능 최적화 등 카운트 최적화 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)를 참고해주세요!

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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 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.

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.

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

Navicat 자체는 데이터베이스 비밀번호를 저장하지 않으며 암호화 된 암호 만 검색 할 수 있습니다. 솔루션 : 1. 비밀번호 관리자를 확인하십시오. 2. Navicat의 "비밀번호 기억"기능을 확인하십시오. 3. 데이터베이스 비밀번호를 재설정합니다. 4. 데이터베이스 관리자에게 문의하십시오.

sqllimit 절 : 쿼리 결과의 행 수를 제어하십시오. SQL의 한계 절은 쿼리에서 반환 된 행 수를 제한하는 데 사용됩니다. 이것은 대규모 데이터 세트, 페이지 진화 디스플레이 및 테스트 데이터를 처리 할 때 매우 유용하며 쿼리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 구문의 기본 구문 : SelectColumn1, Collect2, ... Fromtable_namelimitnumber_of_rows; 번호_of_rows : 반환 된 행 수를 지정하십시오. 오프셋이있는 구문 : SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitOffset, number_of_rows; 오프셋 : skip
