SQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까? (상해)

최적화해야 하는 이유

시스템의 처리량 병목 현상 종종 나타나는 데이터베이스의 액세스 속도 측면에서, 즉 애플리케이션이 실행될수록 데이터베이스에 점점 더 많은 데이터가 있게 되고 그에 따라 처리 시간도 느려지게 됩니다. 게다가 데이터가 디스크에 저장됩니다. 읽기 및 쓰기 속도는 메모리의 속도와 비교할 수 없습니다.

최적화 방법

1. 데이터베이스 테이블 및 필드, 스토리지 엔진

2 , 인덱스, 문장 작성 최적화

3, MySQL 클러스터 등 MySQL 자체에서 제공하는 기능을 잘 활용하세요. 하위 데이터베이스와 하위 테이블, 읽기-쓰기 분리

SQL 문에 대하여 네트워크는 최적화 방법에 대한 많은 경험을 가지고 있으므로 이 기사에서는 이러한 것을 제쳐두고 DAO 계층 최적화 및 데이터베이스 설계 최적화 및 두 가지 간단한 예 나열

예 1: ERP쿼리 최적화

현재 상황 분석 :

1. 연결 인덱스 부족
2. Mysql 자체의 성능이 제한되어 있으며 현재 성능은 주로 목록 쿼리에 중점을 두고 있습니다. 여러 테이블과 연관되어 있음

대책: #1 필요한 인덱스 추가: explain을 통해 실행 기록을 보고, 실행 계획에 따라 인덱스를 추가합니다.

2 먼저 기본을 계산합니다. 비즈니스 데이터의 기본 테이블의 키를 사용하여 더 작은 결과 집합을 얻은 다음 결과 집합을 사용하여 관련 쿼리를 수행합니다.

1) 먼저 기본 테이블과 조건을 기반으로 비즈니스 데이터의 기본 키를 쿼리하고 표시합니다.
2) 기본 키를 쿼리 조건으로 사용하고, 이를 다른 관련 테이블과 연결하여 필요한 비즈니스 필드를 쿼리합니다.
3) 메인 테이블을 쿼리할 때 연결해야 하는 쿼리 조건에 대해 이 조건을 설정해야만 테이블 연관 설정이 가능합니다. 🎜🎜#목록 쿼리의 조건은 일반적으로 기본 테이블에 연결되므로 이러한 최적화가 적합합니다. 이는 키 필드 인덱스를 설정하는 동시에 쿼리 조건의 제한을 통해 기본 테이블을 크게 줄입니다. 이런 식으로 다른 테이블을 연관시킬 때 훨씬 더 빨라질 것입니다

예 2: 기사 검색 최적화

Tieba를 하고 싶다고 가정해 보세요 기사 검색 기능 중 가장 간단하고 직접적인 저장 구조는 관계형 데이터베이스를 사용하여 기사를 저장하는 관계형 데이터베이스 테이블 TT_ARTICLES를 만드는 것입니다.

그런 다음 , 현재 검색 키워드는 "target"이고 문자열 일치를 사용하여 CONTENT 열에서 일치 쿼리를 수행할 수 있습니다.

例如 有如下表 TT_A   TT_B    TT_C  TT_D

假设未优化前的SQL是这样的

SELECT
    A.ID,
    ....
    B.NAME,
    .....
    C.AGE,
    ....
    D.SEX
    .....

FROM  TT_A A
LEFT JOIN TT_B B ON A.ID  = B.ITEM_ID
LEFT JOIN TT_C C ON B.ID = C.ITEM_ID
LEFT JOIN TT_D D ON C.ID = D.ITEM_ID
WHERE 1=1AND A.XX = ?AND A.VV = ?.....

那么优化后的SQL是

第一步

SELECT
    A.ID

FROM  TT_A A
WHERE 1=1AND A.XX = ?AND A.VV = ?第二步

SELECT
    A.ID,
    ....
    B.NAME,
    .....
    C.AGE,
    ....
    D.SEX
    .....
FROM  ( SELECT A.ID,..... FROM  TT_A  WHERE ID IN (1,2,3..)  ) A
LEFT JOIN TT_B B ON A.ID  = B.ITEM_ID
LEFT JOIN TT_C C ON B.ID = C.ITEM_ID
LEFT JOIN TT_D D ON C.ID = D.ITEM_ID
WHERE 1=1AND A.XX = ?AND A.VV = ?

이것은 검색 기능을 쉽게 구현합니다. 그러나 이 접근 방식에는 명백한 문제가 있습니다. 즉, 문자열 일치에 %를 사용하는 것은 매우 비효율적이므로 이러한 쿼리는 전체 테이블을 순회해야 합니다(전체 테이블 스캔). 기사가 몇 개, 수십 개라면 문제가 되지 않지만, 기사가 수십만, 수백만 개라면 이 방법은 전혀 불가능하다. 단일 관계형 데이터베이스 테이블이 이러한 대용량 데이터를 수용할 수 없다는 점은 말할 것도 없고, 이를 스캔해야 한다면 여기서 소요되는 시간은 상상조차 할 수 없습니다.

그래서 우리는 '역인덱스' 기술이 도입됐다. 위에서 설명한 시나리오에서는 이 개념을 두 부분으로 나누어 설명할 수 있습니다. 위의 ARTICLES 테이블은 여전히 ​​존재하지만 이제 키워드 테이블 KEYWORDS를 추가해야 하며 KEYWORD 열을 인덱싱해야 합니다.

물론 KEYWORDS 테이블과 KEYWORD_ID 및 ARTICLE_ID 테이블을 결합하는 관계 테이블도 필요합니다. 공동 기본 키로 사용

보시다시피 이것은 실제로 다대다 관계입니다. 즉, 동일한 키워드가 여러 기사에 나타날 수 있습니다. , 기사에는 여러 개의 서로 다른 키워드가 포함될 수 있습니다. 이러한 방식으로 먼저 색인된 키워드를 기반으로 KEYWARDS 테이블에서 해당 KEYWORD_ID를 찾은 다음 위의 연관 테이블을 기반으로 ARTICLE_ID를 찾은 다음 이를 사용하여 ARTICLES 테이블에서 해당 기사를 찾을 수 있습니다.

요약:

3회 검색인 것 같은데 매번 인덱스를 사용하기 때문에 전체 테이블 스캔은 생략됩니다. 데이터의 양이 적고, 속도도 느리지 않으며, SQL을 사용하여 구현하면 이 과정을 SQL 문에 완벽하게 담을 수 있다. 데이터의 양이 적을 경우 위의 방법으로 충분합니다. 이는 전체 테이블 스캔 및 문자열 % 일치 쿼리로 인해 발생하는 성능 문제를 해결합니다.

요약:

기술면접 중 실제 사례를 들려주실 수 있거나 개발과정에서 발생하는 문제점에 대해 직접 이야기해주실 수 있다면 면접 내용은 추가하겠습니다. 포인트와 이득이 많으며 답변은 더 논리적이어야 합니다. 여기 저기로 이동하면 쉽게 혼란스러울 수 있습니다. 예를 들어 SQL을 최적화하는 방법에 대한 질문에 인덱스 추가에 대해 직접적으로 대답하면 안 됩니다.

안녕하세요 면접관님, 우선 저희 프로젝트 DB 데이터 볼륨에 병목 현상이 발생하여 목록 쿼리가 매우 느려지고 사용자에게 나쁜 경험을 안겨주었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 가장 기본적인 데이터베이스 등 다양한 방법이 있습니다. 테이블 설계, 기본 SQL 최적화, MYSQL 클러스터링, 읽기-쓰기 분리, 하위 데이터베이스와 하위 테이블, 아키텍처에 캐시 레이어 추가 등의 장단점... 이를 바탕으로 의 특성과 결합 우리 프로젝트, 기술 선정 시 누구를 선택했나요?

이렇게 질서정연하게 질문에 대답하고, 질문 외의 지식도 많이 이야기하면 면접관은 당신이 코드만 잘 쓰는 사람이 아니라 논리가 명확한 사람이라고 생각할 것입니다. 그리고 기술 선택에 대한 올바른 이해, 자신만의 이해와 생각을 가지세요

이 기사는 SQL Tutorial 칼럼에서 가져온 것입니다. 환영합니다!

위 내용은 SQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까? (상해)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!