Mysql 최적화 아이디어 공유
1. 전반적인 최적화 아이디어
먼저 쿼리 수, 연결 수 및 기타 데이터를 관찰하는 스크립트를 작성하고 환경적 이유와 내부 SQL 실행 이유를 확인한 다음 특정 이유에 따라 특정 처리를 수행합니다.
권장: "mysql video tutorial"
2. 상태를 관찰하는 스크립트 작성
mysqladmin -uroot -p ext \G
이 명령은 현재 쿼리 수와 같은 정보를 얻고, 정기적으로 폴링하고 결과를 텍스트로 리디렉션할 수 있습니다. , 차트로 처리합니다.
3.대책
1. 느린 쿼리가 정기적으로 발생하는 경우 캐시 눈사태 문제를 고려하십시오.
이 문제의 경우 캐시가 동시에 비슷한 시간에 만료되지 않도록 캐시 만료 시간만 처리하면 됩니다. 만료 시간은 최대한 이산적이거나 자정까지 집중되어야 합니다.
2. 비정규 쿼리가 느리다면 디자인 최적화 부족을 고려하세요
처리 방법:
a: 프로파일링을 활성화하여 쿼리 작업을 기록하고 명령문 실행 세부정보를 얻습니다.
show variables like '%profiling%'; set profiling=on; select count(*) from user; show profiles; show profile for query 1; >>> +--------------------------------+----------+ | Status | Duration | +--------------------------------+----------+ | starting | 0.000060 | | Executing hook on transaction | 0.000004 | | starting | 0.000049 | | checking permissions | 0.000007 | | Opening tables | 0.000192 | | init | 0.000006 | | System lock | 0.000009 | | optimizing | 0.000005 | | statistics | 0.000014 | | preparing | 0.000017 | | executing | 0.001111 | | end | 0.000006 | | query end | 0.000003 | | waiting for handler commit | 0.000015 | | closing tables | 0.000011 | | freeing items | 0.000085 | | cleaning up | 0.000008 | +--------------------------------+----------+
b: explain을 사용하여 확인하세요. 명령문 실행, 인덱스 사용, 스캔 범위 등
mysql> explain select count(*) from goods \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: goods partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: gid key_len: 5 ref: NULL rows: 3 filtered: 100.00 Extra: Using index
c: 관련 최적화 기술
테이블 최적화 및 열 유형 선택
열 선택 원칙:
1: 필드 유형 우선순위 정수 > char, varchar > blob
이유: 정수형, 시간 연산이 빨라 공간 절약
char/varchar는 정렬 시 문자 집합과 교정 집합의 변환을 고려해야 하며 속도가 느립니다
blob은 사용할 수 없습니다. 메모리 임시 테이블
2: 충분합니다. 그냥 사용하세요. 관대하지 마세요(예: smallint, varchar(N))
이유: 큰 필드는 메모리를 낭비하고 속도에 영향을 줍니다.
varchar(10), varchar에 저장된 콘텐츠 (300)은 동일하지만 테이블 조인 쿼리 중에 varchar(300)이 더 많은 메모리를 차지합니다
3: NULL 사용을 피하세요
이유: NULL은 인덱싱에 도움이 되지 않으며 특수 바이트로 표시해야 합니다.
디스크에서 차지하는 공간은 실제로 더 큽니다
인덱스 최적화 전략
1.인덱스 유형
1.1 B-트리 인덱스(정렬된 빠른 검색 구조)
참고: Myisam, innodb에서는 기본값이 B-트리입니다. index
1.2 해시 인덱스
In 메모리 테이블에서 기본값은 해시 인덱스이고, 해시의 이론적 쿼리 시간 검토는 O(1)
질문: 해시 인덱스가 이렇게 효율적인데 왜 사용하지 않는 걸까요?
a.hash 함수로 계산한 결과는 무작위입니다. 기본 키를 id로 가정하여 디스크에 데이터를 배치하면 id가 증가함에 따라 해당 id에 해당하는 행이 무작위로 배치됩니다. 디스크.
b. 범위 쿼리는 최적화할 수 없습니다.
c. 접두사 인덱스를 사용할 수 없습니다. 예를 들어 b-tree에서 필드 열의 값은 "helloworld"이고 인덱스 쿼리는 xx=hello/xx=helloworld입니다. 인덱스(왼쪽 접두사 인덱스)를 사용하지만 hash(hello)와 hash(helloworld)는 관련이 없기 때문에 해시 인덱스는 이를 수행할 수 없습니다.
d. 정렬을 최적화할 수 없습니다.
e. 인덱스를 통해 데이터 위치를 얻으려면 행으로 돌아가야 하고, 데이터를 얻으려면 테이블로 돌아가야 합니다.
2. 트리 인덱스
2.1 where 조건에서 일반적으로 사용됨 모든 열에 인덱스 추가
예: cat_id=3 및 가격>100; //세 번째 열 쿼리, 100위안 이상의 제품
오류: cat_id 및 가격에 인덱스를 추가합니다. 실제로 인덱스는 하나만 사용할 수 있으며 모두 독립 인덱스입니다.
2.2 여러 열에 인덱스를 생성한 후에는 어떤 열을 쿼리하든 인덱스가 작동합니다.
2.2 여러 열에 인덱스를 생성한 후 어떤 열이 쿼리하면 인덱스가 작동합니다 모두가 역할을 합니다
정답: 다중 열 인덱스의 경우 인덱스가 작동하려면 인덱스가 왼쪽 접두사 요구 사항(레이어별 인덱스)을 충족해야 합니다
인덱스 가져오기(a ,b,c) 예:
语句 索引是否发挥作用 where a=3 是 where a=3 and b=5 是 where a=3 and b=5 and c=4 是 where b=3 or where c=4 否 where a=3 and c=4 a列能发挥索引作用,c列不能 where a=3 and b>10 and c=7 a,b能发挥索引作用,c列不能
고성능 인덱스 전략
1. innodb의 경우 노드 아래에 데이터 파일이 있기 때문에 innodb의 기본 키의 경우 노드 분할이 느려집니다. , 정수 유형을 사용해보십시오. 증가하는 정수 유형입니다.
2. 인덱스의 길이는 인덱스 파일의 크기에 직접적인 영향을 미치고, 추가, 삭제, 수정 속도에 영향을 미치며, 쿼리 속도에 간접적으로 영향을 미칩니다(더 많은 메모리를 차지함).
3. 열의 값에 대해 왼쪽에서 오른쪽으로 부분을 가로채서 색인을 만듭니다.
a. 컷이 짧을수록 반복이 많아지고, 인덱스 효과가 나빠집니다.
b 컷이 길어질수록 인덱스 파일이 커지고 영향을 미칩니다. speed
그래서 최대한 길게 시도하여 성능을 최대화하기 위한 일반적인 방법은 다양한 길이를 가로채서 지수 구별을 테스트하는 것입니다.
차별 테스트:
select count(distinct left(word, 1)) / count(*) from table;
테스트가 완료된 후 인덱스 테스트를 통해 얻은 최적의 길이에 따라 생성 가능
alter table table_name add index word(word(4));
Ideal Index
1. 자주 사용되는 쿼리
2. 높은 차별화율
3. 자주 사용되는 쿼리 필드를 커버해 보세요.
위 내용은 Mysql 최적화 아이디어 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
