MySQL 성능 최적화를 위한 17가지 포인트

데이터베이스 관리자는 DBMS 성능을 개선하기 위해 조정하고 실험하는 데 삶의 상당 부분을 소비합니다. 애플리케이션 지연 및 성능 문제를 진단할 때 성능이 낮은 데이터베이스(및 데이터베이스 쿼리)가 가장 일반적인 원인인 경우가 많습니다.

다음 내용이 MySQL의 성능을 완전히 결정하지는 않는다는 것을 알 수 있습니다. 우리는 단지 이전 장의 핵심 사항을 검토하고 성능 최적화에 대한 논의와 분석을 위한 출발점을 제공하고자 합니다.

다음은 특정 MySQL 성능 최적화를 위한 17가지 핵심 사항입니다.

1. 먼저 MySQL(모든 DBMS와 마찬가지로)에는 특정 하드웨어 권장 사항이 있습니다. MySQL을 배우고 연구할 때는 기존 컴퓨터를 서버로 사용해도 됩니다. 그러나 프로덕션에 사용되는 서버의 경우 이러한 하드웨어 권장 사항을 준수해야 합니다.

2. 일반적으로 중요한 프로덕션 DBMS는 자체 전용 서버에서 실행되어야 합니다.

3.MySQL은 일련의 기본 설정이 미리 구성되어 있으며 일반적으로 이러한 설정으로 시작하는 것이 좋습니다. 그러나 시간이 지나면 메모리 할당, 버퍼 크기 등을 조정해야 할 수도 있습니다. (현재 설정을 보려면 SHOW VARIABLES; 및 SHOW STATUS; 를 사용하십시오.)

4.MySQL은 다중 사용자 및 다중 스레드 DBMS입니다. 즉, 동시에 여러 작업을 수행하는 경우가 많습니다. . 이러한 작업 중 하나가 느리면 모든 요청도 느려집니다. 성능 저하가 심각한 경우 SHOW PROCESSLIST를 사용하여 모든 활성 프로세스를 해당 스레드 ID 및 실행 시간과 함께 표시합니다. KILL 명령을 사용하여 특정 프로세스를 종료할 수도 있습니다(이 명령을 사용하려면 관리자로 로그인해야 합니다).

5. 동일한 SELECT 문을 작성하는 방법은 항상 두 가지 이상입니다. 최상의 접근 방식을 찾으려면 조인, 공용체, 하위 쿼리 등을 실험해야 합니다.

6. EXPLAIN 문을 사용하여 MySQL이 SELECT 문을 실행하는 방법을 설명하도록 합니다.

7. 일반적으로 저장 프로시저는 각 MySQL 문을 하나씩 실행하는 것보다 빠르게 실행됩니다.

8. 항상 올바른 데이터 유형을 사용해야 합니다.

9. 필요한 것보다 많은 데이터를 검색하지 마십시오. 즉, SELECT *를 사용하지 마십시오(실제로 모든 열이 필요한 경우가 아니면).

10. 일부 작업( INSERT 포함)은 선택적 DELAYED 키워드를 지원합니다. 이 키워드를 사용하면 호출 프로그램에 즉시 제어권이 반환되고 실제로 가능한 한 빨리 작업이 수행됩니다.

11. 데이터를 가져올 때 자동 제출을 꺼야 합니다. 또한 인덱스(FULLTEXT 인덱스 포함)를 삭제한 다음 가져오기가 완료된 후 다시 빌드할 수도 있습니다.

12. 데이터 검색 성능을 향상하려면 데이터베이스 테이블을 색인화해야 합니다. 무엇을 인덱싱할지 결정하는 것은 간단한 작업이 아니며 중복된 WHERE 및 ORDER BY 절을 찾는 데 사용되는 SELECT 문을 분석해야 합니다. 간단한 WHERE 절이 결과를 반환하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 경우 여기에 사용된 열이 인덱싱되어야 하는 개체라고 결론을 내릴 수 있습니다.

13. SELECT 문에 일련의 복잡한 OR 조건이 있나요? 여러 SELECT 문과 이를 연결하는 UNION 문을 사용하면 극적인 성능 향상을 확인할 수 있습니다.

14. 인덱스는 데이터 검색 성능을 향상시키지만 데이터 삽입, 삭제, 업데이트 성능을 저하시킵니다. 데이터를 수집하고 자주 검색되지 않는 테이블이 있는 경우 필요할 때까지 인덱싱하지 마세요. (인덱스는 필요에 따라 추가 및 제거할 수 있습니다.)

15.LIKE는 느립니다. 일반적으로 LIKE 대신 FULLTEXT를 사용하는 것이 좋습니다.

16. 데이터베이스는 끊임없이 변화하는 개체입니다. 잘 최적화된 테이블 세트는 시간이 지나면 인식되지 않을 수 있습니다. 테이블의 용도와 내용이 변경됨에 따라 이상적인 최적화 및 구성도 변경됩니다.

17. 가장 중요한 규칙은 특정 조건에서는 모든 규칙이 위반된다는 것입니다.

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