수천만 건의 MySQL 빅데이터에 대한 SQL 쿼리 최적화 기법에 대한 자세한 설명
1. 쿼리를 최적화하려면 먼저 where 및 order by와 관련된 열에 대한 인덱스 생성을 고려해야 합니다.
2. where 절의 필드에 대해 null 값 판단을 하지 마십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다. 여기서 num은 id입니다. null은 num에 기본값 0을 설정하고 테이블의 num 열에 null 값이 없는지 확인한 후 다음과 같이 쿼리할 수 있습니다. select id from t where num=0
3. != 또는 where 절 <> 연산자를 사용하지 마십시오. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행합니다.
4. 조건을 연결하기 위해 where 절을 사용하지 마세요. 그렇지 않으면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 다음과 같이 전체 테이블 스캔을 수행합니다: select id from t where num=10 또는 num= 20 다음과 같이 쿼리할 수 있습니다: select id from t where num=10 Union all select id from t where num=20
5.in and not in 또한 주의해서 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 다음과 같이 전체 테이블 스캔이 발생합니다. :select id from t where num in(1,2,3) 연속 값의 경우 between을 사용할 수 있으면 in을 사용하지 마세요: select id from t where num between 1 및 3
6. 아래 쿼리는 전체 테이블 검색도 수행합니다. '% Lee%'와 같은 이름이 있는 t에서 ID를 선택하면 전체 텍스트 검색을 고려할 수 있습니다.
7. where 절에 매개변수를 사용하면 전체 테이블 스캔이 발생합니다. SQL은 런타임에만 지역 변수를 분석하므로 옵티마이저는 런타임까지 액세스 계획 선택을 연기할 수 없습니다. 컴파일 타임에 선택해야 합니다. 그러나 액세스 계획이 컴파일 시간에 빌드되면 변수 값을 여전히 알 수 없으며 인덱스 선택을 위한 입력으로 사용할 수 없습니다. 예를 들어, 다음 명령문은 전체 테이블 스캔을 수행합니다: select id from t where num=@num은 쿼리가 인덱스를 사용하도록 강제로 변경될 수 있습니다: select id from t with(index(index name)) where num=@ num
#🎜🎜 #8. where 절의 필드에 표현식 작업을 수행하지 마세요. 그러면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예: num/2=100인 t에서 id 선택은 다음과 같이 변경되어야 합니다. num=100*2인 t에서 id 선택. 9. where 절의 필드에 기능적 작업을 수행하지 마십시오. 그러면 엔진이 인덱스 사용을 포기하고 전체 테이블 스캔을 수행하게 됩니다. 예: select id from t where substring(name,1,3)='abc', 이름이 abc로 시작하는 ID는 다음과 같이 변경되어야 합니다. select id from t where name like 'abc%'. 10. where 절의 "=" 왼쪽에서 함수, 산술 연산 또는 기타 표현식 연산을 수행하지 마십시오. 그렇지 않으면 시스템이 인덱스를 올바르게 사용하지 못할 수 있습니다. 11. 인덱스 필드를 조건으로 사용할 때 인덱스가 복합 인덱스인 경우 시스템이 인덱스를 사용하도록 보장하기 위해 인덱스의 첫 번째 필드를 조건으로 사용해야 합니다. 인덱스는 사용되지 않으며 필드 순서는 가능하면 인덱스 순서와 일치해야 합니다. 12. 의미 없는 쿼리를 작성하지 마세요. 예를 들어 빈 테이블 구조를 생성해야 하는 경우 1=0인 경우 col1,col2를 #t로 선택하면 이 유형의 코드는 반환되지 않습니다. 그러나 이는 시스템 리소스를 소비하므로 create table #t(…)로 변경되어야 합니다. 13 in 대신 presents를 사용하는 것이 좋은 선택입니다: select num from a where num in(select num from b), 다음 명령문으로 대체: select num from a where 존재합니다(b에서 1개 선택, 여기서 num=a.num). 14. SQL은 테이블의 데이터를 기반으로 쿼리를 최적화하는 경우 인덱스 열에 중복된 데이터가 많은 경우 쿼리를 사용하지 않을 수 있습니다. 테이블에 성별 필드가 있는데 거의 절반은 남성이고 절반은 여성입니다. 따라서 성별을 기준으로 인덱스를 구축하더라도 쿼리 효율성에는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 15. 인덱스는 해당 선택의 효율성을 향상시킬 수 있지만 삽입 또는 업데이트 중에 인덱스가 다시 작성될 수 있으므로 삽입 및 업데이트의 효율성도 감소합니다. 따라서 인덱스를 구축하는 방법은 구체적인 상황에 따라 신중하게 고려해야 합니다. 하나의 테이블에 6개 이상의 인덱스를 두지 않는 것이 가장 좋으며, 인덱스가 너무 많으면 일반적으로 사용되지 않는 일부 컬럼에 인덱스를 구축할 필요가 있는지 고려해야 합니다. 16. 클러스터형 인덱스 데이터 열의 순서는 테이블 레코드의 물리적 저장 순서이므로 가능한 한 업데이트하지 않는 것이 좋습니다. 전체 테이블 레코드가 조정되므로 상당한 리소스가 소모됩니다. 응용 프로그램 시스템이 클러스터형 인덱스 데이터 열을 자주 업데이트해야 하는 경우 인덱스를 클러스터형 인덱스로 구축해야 하는지 여부를 고려해야 합니다. 17. 숫자 필드를 최대한 사용하세요. 숫자 정보만 포함된 필드인 경우에는 쿼리 및 연결 성능이 저하되고 저장 오버헤드가 증가합니다. 엔진은 쿼리 및 연결 처리 시 문자열의 각 문자를 하나씩 비교하는데, 숫자 유형의 경우 한 번의 비교만으로 충분하기 때문입니다. 18. char/nchar 대신 varchar/nvarchar를 사용하세요. 우선 가변 길이 필드는 저장 공간이 작고 두 번째로 상대적으로 저장 공간을 절약할 수 있기 때문입니다. 작은 필드 검색 효율성이 확실히 더 높습니다. 19. 어디에서나 select *를 사용하지 말고, "*"를 특정 필드 목록으로 바꾸고, 사용하지 않는 필드를 반환하지 마세요.20. 임시 테이블 대신 테이블 변수를 사용해 보세요. 테이블 변수에 많은 양의 데이터가 포함되어 있는 경우 인덱스가 매우 제한적이라는 점에 유의하세요(기본 키 인덱스만 해당).
21. 시스템 테이블 리소스 소비를 줄이려면 임시 테이블을 자주 생성하고 삭제하지 마세요.
22. 임시 테이블은 사용할 수 없으며 적절하게 사용하면 특정 루틴을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 큰 테이블이나 일반적으로 사용되는 테이블에서 특정 데이터 세트를 반복적으로 참조해야 하는 경우입니다. 그러나 일회성 이벤트의 경우 내보내기 테이블을 사용하는 것이 좋습니다.
23. 임시 테이블을 생성할 때 한 번에 삽입되는 데이터 양이 많은 경우 테이블 생성 대신 선택을 사용하여 데이터 양이 많은 경우 로그가 늘어나는 것을 방지할 수 있습니다. 규모가 크지 않으므로 시스템 테이블의 자원을 용이하게 하기 위해 테이블을 먼저 생성한 후 삽입해야 합니다.
24. 임시 테이블을 사용하는 경우 저장 프로시저가 끝날 때 모든 임시 테이블을 명시적으로 삭제해야 합니다. 이렇게 하면 시스템 테이블이 장기간 잠기는 것을 방지할 수 있습니다.
25. 커서로 작동하는 데이터가 10,000행을 초과하는 경우에는 커서를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
26. 커서 기반 방법이나 임시 테이블 방법을 사용하기 전에 먼저 문제를 해결하기 위한 집합 기반 솔루션을 찾아야 합니다. 일반적으로 집합 기반 방법이 더 효과적입니다.
27. 임시 테이블과 마찬가지로 커서를 사용할 수 없습니다. 작은 데이터 세트에 FAST_FORWARD 커서를 사용하는 것이 다른 행별 처리 방법보다 나은 경우가 많습니다. 특히 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 테이블을 참조해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 결과 집합에 "합계"를 포함하는 루틴은 일반적으로 커서를 사용하는 것보다 빠릅니다. 개발 시간이 허락한다면 커서 기반 방법과 세트 기반 방법을 모두 시도하여 어떤 방법이 더 효과적인지 확인할 수 있습니다.
28. 모든 저장 프로시저 및 트리거의 시작 부분에서는 SET NOCOUNT ON을 설정하고 끝 부분에서는 SET NOCOUNT OFF를 설정합니다. 저장 프로시저 및 트리거의 각 문 후에 클라이언트에 DONE_IN_PROC 메시지를 보낼 필요가 없습니다.
29. 대규모 트랜잭션 작업을 피하고 시스템 동시성을 개선하세요.
30. 클라이언트에 많은 양의 데이터를 반환하지 않도록 하세요. 데이터 양이 너무 많으면 해당 요구 사항이 합리적인지 고려해야 합니다.
위 내용은 수천만 건의 MySQL 빅데이터에 대한 SQL 쿼리 최적화 기법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

다음 단계를 통해 phpmyadmin을 열 수 있습니다. 1. 웹 사이트 제어판에 로그인; 2. phpmyadmin 아이콘을 찾고 클릭하십시오. 3. MySQL 자격 증명을 입력하십시오. 4. "로그인"을 클릭하십시오.

Navicat Premium을 사용하여 데이터베이스 생성 : 데이터베이스 서버에 연결하고 연결 매개 변수를 입력하십시오. 서버를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터베이스 생성을 선택하십시오. 새 데이터베이스의 이름과 지정된 문자 세트 및 Collation의 이름을 입력하십시오. 새 데이터베이스에 연결하고 객체 브라우저에서 테이블을 만듭니다. 테이블을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 삽입을 선택하여 데이터를 삽입하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

응용 프로그램을 열고 새로운 연결 (Ctrl n)을 선택하여 Navicat에서 새로운 MySQL 연결을 만들 수 있습니다. "MySQL"을 연결 유형으로 선택하십시오. 호스트 이름/IP 주소, 포트, 사용자 이름 및 비밀번호를 입력하십시오. (선택 사항) 고급 옵션을 구성합니다. 연결을 저장하고 연결 이름을 입력하십시오.

백업 또는 트랜잭션 롤백 메커니즘이없는 한 데이터베이스에서 직접 삭제 된 행 복구는 일반적으로 불가능합니다. 키 포인트 : 거래 롤백 : 트랜잭션이 데이터를 복구하기 전에 롤백을 실행합니다. 백업 : 데이터베이스의 일반 백업을 사용하여 데이터를 신속하게 복원 할 수 있습니다. 데이터베이스 스냅 샷 : 데이터베이스의 읽기 전용 사본을 작성하고 데이터를 실수로 삭제 한 후 데이터를 복원 할 수 있습니다. 주의해서 삭제 명령문을 사용하십시오. 실수로 데이터를 삭제하지 않도록 조건을주의 깊게 점검하십시오. WHERE 절을 사용하십시오 : 삭제할 데이터를 명시 적으로 지정하십시오. 테스트 환경 사용 : 삭제 작업을 수행하기 전에 테스트하십시오.

Redis는 단일 스레드 아키텍처를 사용하여 고성능, 단순성 및 일관성을 제공합니다. 동시성을 향상시키기 위해 I/O 멀티플렉싱, 이벤트 루프, 비 블로킹 I/O 및 공유 메모리를 사용하지만 동시성 제한 제한, 단일 고장 지점 및 쓰기 집약적 인 워크로드에 부적합한 제한이 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.
