SQL 성능 최적화
머리말: 오늘은 더욱 중요한 이슈인 SQL 성능 최적화에 대해 소개해드리겠습니다.
데이터베이스를 운영할 때 어떻게 SQL 문을 더 효율적으로 만드는지는 매우 중요한 문제입니다. 아래에서는 성능 최적화 문제를 요약해 보겠습니다.
SQL 성능 최적화
1 SELECT 문은 필드 이름을 지정해야 합니다.
# 🎜🎜 #SELECT *는 불필요한 소비(CPU, IO, 메모리, 네트워크 대역폭)를 많이 증가시킵니다. 테이블 구조가 변경되면 정방향 중단도 수행됩니다. 갱신이 필요합니다. 따라서 선택 후 필드명을 직접 추가해야 합니다. 2. SQL 문에서 IN에 포함된 값은 너무 많지 않아야 합니다. MySQL에서는 IN에 대해 해당 최적화를 수행했습니다. 즉, IN의 모든 상수가 저장됩니다. 그리고 이 배열은 정렬되어 있습니다. 하지만 값이 크면 소비도 상대적으로 커지게 됩니다. 연속형 값의 경우 between을 사용하거나 대신 연결을 사용할 수 있으면 in을 사용하지 마세요.3. in과 존재하지 않음을 구별합니다.
select * from 表A where id in (select id from 表B)
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
So IN은 외부 표면은 크지만 내부 표면은 작은 상황에 적합하고 EXISTS는 외부 표면은 작지만 내부 표면은 큰 상황에 적합합니다.
4. % 접두사 퍼지 쿼리는 사용하지 않는 것이 좋습니다.예: LIKE "%name" 또는 LIKE "%name% ", 이러한 종류의 쿼리는 인덱스 실패를 유발하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 그러나 LIKE "name%"는 사용할 수 있습니다.
암시적 유형 변환 방지:Wher 절의 열 필드 유형이 수신 매개변수 유형과 일치하지 않는 경우 발생합니다. 유형 변환의 경우, where
5에서 매개변수 유형을 먼저 결정하는 것이 좋습니다. 조인트 인덱스의 경우 가장 왼쪽 접두사 규칙을 따릅니다. , 인덱스에는 id, name 및 school 필드가 포함됩니다. id 필드를 직접 사용하거나 id, name 순서를 사용할 수 있지만 학교는 이 인덱스를 사용할 수 없습니다.
따라서 공동 인덱스를 생성할 때는 일반적으로 사용되는 쿼리 필드가 먼저 배치되는 순서에 주의해야 합니다.
위 내용을 요약하면 다음과 같습니다. 제안 사항:1. 인덱스 필드에서 계산 작업을 피하세요.
2 not <>
3 . 인덱스 필드
3에서 is null, is null을 사용하지 마세요. 인덱스 필드에서 데이터 유형 변환을 피하세요 #🎜 🎜##. 🎜🎜#5. 인덱스 열
6에 Null 값을 사용하지 마세요. WHERE
7에 대한 문 규칙은 WHERE 절에 Null 값을 사용하지 마세요. in, not in 또는 have를 사용하거나, in, not in
8 대신에existence, not presents를 사용할 수 있습니다. 숫자 형식으로 숫자를 선언하지 말고, 숫자 형식으로 문자 값을 선언하지 마세요. 그렇지 않으면 색인이 유효하지 않습니다. # 🎜🎜#
위의 질문은 모든 사람을 위해 요약된 것입니다. 더 많은 질문이 있으면 PHP 중국어 웹사이트(https://www.php)에서 해당 튜토리얼을 방문하세요. cn/course/list/51/type/2 .html
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Go 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 최적화 조치를 취할 수 있습니다. 캐싱: 캐싱을 사용하여 기본 스토리지에 대한 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 동시성: 고루틴과 채널을 사용하여 긴 작업을 병렬로 실행합니다. 메모리 관리: 성능을 더욱 최적화하려면 안전하지 않은 패키지를 사용하여 메모리를 수동으로 관리합니다. 애플리케이션을 확장하기 위해 다음 기술을 구현할 수 있습니다. 수평 확장(수평 확장): 여러 서버 또는 노드에 애플리케이션 인스턴스를 배포합니다. 로드 밸런싱: 로드 밸런서를 사용하여 요청을 여러 애플리케이션 인스턴스에 분산합니다. 데이터 샤딩: 대규모 데이터 세트를 여러 데이터베이스 또는 스토리지 노드에 분산하여 쿼리 성능과 확장성을 향상시킵니다.

C++ 성능 최적화에는 다음을 포함한 다양한 기술이 포함됩니다. 1. 컴파일러 최적화 플래그 사용 3. 최적화된 데이터 구조 선택 5. 병렬 프로그래밍 최적화 실제 사례에서는 정수 배열에서 가장 긴 오름차순 부분 수열을 찾을 때 이러한 기술을 적용하여 알고리즘 효율성을 O(n^2)에서 O(nlogn)로 향상시키는 방법을 보여줍니다.

C++는 수학적 모델 구축, 시뮬레이션 수행 및 매개변수 최적화를 통해 로켓 엔진 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 로켓 엔진의 수학적 모델을 구축하고 그 동작을 설명합니다. 엔진 성능을 시뮬레이션하고 추력 및 특정 충격량과 같은 주요 매개변수를 계산합니다. 유전자 알고리즘 등의 최적화 알고리즘을 활용하여 핵심 매개변수를 파악하고 최적의 값을 검색합니다. 엔진 성능은 최적화된 매개변수를 기반으로 다시 계산되어 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

캐싱 메커니즘, 병렬 처리, 데이터베이스 최적화를 구현하고 메모리 소비를 줄임으로써 Java 프레임워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 캐싱 메커니즘: 데이터베이스 또는 API 요청 수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 병렬 처리: 멀티 코어 CPU를 활용하여 작업을 동시에 실행하여 처리량을 향상합니다. 데이터베이스 최적화: 쿼리를 최적화하고, 인덱스를 사용하고, 연결 풀을 구성하고, 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 메모리 소비 감소: 경량 프레임워크를 사용하고, 누출을 방지하고, 분석 도구를 사용하여 메모리 소비를 줄입니다.

프로그램 성능 최적화 방법에는 다음이 포함됩니다. 알고리즘 최적화: 시간 복잡도가 낮은 알고리즘을 선택하고 루프 및 조건문을 줄입니다. 데이터 구조 선택: 조회 트리, 해시 테이블 등 데이터 액세스 패턴을 기반으로 적절한 데이터 구조를 선택합니다. 메모리 최적화: 불필요한 객체 생성을 피하고, 더 이상 사용하지 않는 메모리를 해제하고, 메모리 풀 기술을 사용합니다. 스레드 최적화: 병렬화할 수 있는 작업을 식별하고 스레드 동기화 메커니즘을 최적화합니다. 데이터베이스 최적화: 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 높이고, 쿼리 문을 최적화하고, 캐시 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 성능을 향상시킵니다.

Java의 프로파일링은 애플리케이션 실행 시 시간과 리소스 소비를 결정하는 데 사용됩니다. JavaVisualVM을 사용하여 프로파일링 구현: JVM에 연결하여 프로파일링을 활성화하고, 샘플링 간격을 설정하고, 애플리케이션을 실행하고, 프로파일링을 중지하면 분석 결과가 실행 시간의 트리 보기로 표시됩니다. 성능을 최적화하는 방법에는 핫스팟 감소 방법 식별 및 최적화 알고리즘 호출이 포함됩니다.

PHP 성능 문제를 신속하게 진단하는 효과적인 기술에는 Xdebug를 사용하여 성능 데이터를 얻은 다음 Cachegrind 출력을 분석하는 것이 포함됩니다. Blackfire를 사용하여 요청 추적을 보고 성능 보고서를 생성합니다. 데이터베이스 쿼리를 검사하여 비효율적인 쿼리를 식별합니다. 메모리 사용량을 분석하고, 메모리 할당 및 최대 사용량을 확인하세요.

Java 마이크로서비스 아키텍처의 성능 최적화에는 다음 기술이 포함됩니다. JVM 튜닝 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별하고 조정합니다. 가비지 수집기를 최적화하고 애플리케이션 요구 사항에 맞는 GC 전략을 선택 및 구성합니다. Memcached 또는 Redis와 같은 캐싱 서비스를 사용하여 응답 시간을 개선하고 데이터베이스 부하를 줄이세요. 동시성과 응답성을 향상시키기 위해 비동기 프로그래밍을 사용합니다. 마이크로서비스를 분할하고 대규모 모놀리식 애플리케이션을 더 작은 서비스로 분할하여 확장성과 성능을 향상합니다.
