인덱스를 통해 MySQL을 최적화하는 방법

인덱스는 데이터 테이블의 데이터가 매우 큰 경우 인덱스를 생성하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 인덱스는 데이터베이스 성능을 최적화하기 위해 테이블의 데이터를 알파벳 순서로 별도의 위치에 저장합니다. 데이터베이스 인덱스는 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 작은 데이터 테이블의 경우 차이가 작을 수 있지만 데이터 양이 많은 테이블의 경우 인덱스는 성능 향상에 확실한 이점이 있습니다. 다음 글에서는 어떤 참조 효과가 있는 인덱싱을 통해 데이터베이스를 최적화하는 방법을 자세히 소개하겠습니다. [추천 강좌:

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Database Index 데이터베이스 인덱스는 애플리케이션이 데이터베이스 쿼리를 실행할 때마다 테이블의 모든 행을 확인하여 테이블의 작업 속도를 향상시키는 데이터 구조입니다. . 그러나 데이터베이스 테이블이 커짐에 따라 매번 확인해야 하는 행이 점점 더 많아지고 이로 인해 데이터베이스와 애플리케이션의 전반적인 성능이 저하됩니다. 그러나 MySQL 인덱스는 테이블의 열에서 데이터를 가져와 이를 인덱스라고 하는 별도의 위치에 알파벳 순서로 저장함으로써 이 문제를 해결합니다. 예: "number"와 "employee"라는 두 개의 행만 있는 "demo"라는 데이터 테이블이 있다고 가정합니다. 간단한 SQL 쿼리를 실행하면 MySQL은 모든 레코드를 확인하고 숫자 값이 4로 설정된 레코드만 반환합니다.

SELECT * FROM sample WHERE number = 4;

그러나 데이터베이스에 수천 개의 데이터가 있는 경우 이 쿼리는 특히 느려질 것입니다. 이 경우 인덱스가 필요합니다. 테이블에서 "숫자" 필드를 통해 인덱스를 생성할 수 있습니다. 인덱스는 MySQL 서비스가 보유하는 내부 레지스터를 생성합니다. 이는 다음 쿼리를 사용하여 수행할 수 있습니다.

ALTER TABLE sample ADD INDEX (number);

더 큰 데이터베이스의 경우 로드 시간의 차이가 클 수 있습니다. 데이터베이스를 인덱싱하면 웹 애플리케이션 로드 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

또한 다른 쿼리를 사용하여 데이터베이스 로딩 속도를 향상시킬 수도 있습니다.

OPTIMIZE TABLE sample;

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