Java 데이터베이스 검색 최적화 전략 및 기법에 대한 실제 분석
요약: 애플리케이션 요구 사항이 계속 증가함에 따라 데이터베이스 검색 성능이 중요한 문제가 되었습니다. 이 기사에서는 몇 가지 Java 데이터베이스 검색 최적화 전략 및 기술을 소개하고 개발자가 데이터베이스 검색 성능 문제를 해결하는 데 도움이 되는 해당 코드 예제를 제공합니다.
// 创建索引 CREATE INDEX idx_user_id ON user(id); // 使用索引查询 SELECT * FROM user WHERE id = 1;
쿼리 최적화
데이터베이스 쿼리 문을 작성할 때 쿼리 성능을 최적화하려면 다음 사항에 주의해야 합니다.
LIKE
대신 =
를 사용하고 연속 OR
쿼리 대신 IN
을 사용하는 등의 작업을 수행합니다. =
代替LIKE
、使用IN
代替连续的OR
查询等。SELECT *
:明确指定需要的列,而不是使用通配符*
。LIMIT
SELECT *
사용을 피하세요. 와일드카드 *
를 사용하는 대신 필수 열을 명시적으로 지정하세요. 페이징의 합리적인 사용: 대용량 데이터가 포함된 쿼리 결과의 경우 효과적인 페이징 방법을 사용하면 쿼리 처리 시간을 줄일 수 있습니다. LIMIT
키워드를 사용하여 지정된 양의 데이터를 반환할 수 있습니다.
CriteriaBuilder cb = session.getCriteriaBuilder(); CriteriaQuery<User> query = cb.createQuery(User.class); Root<User> root = query.from(User.class); query.select(root).where(cb.equal(root.get("id"), 1)); Query<User> q = session.createQuery(query); List<User> users = q.getResultList();
// 查询时先检查缓存中是否存在 String key = "user:" + id; String userStr = cache.get(key); if (userStr == null) { // 从数据库中查询 User user = userDao.findById(id); if (user != null) { // 将查询结果缓存到Redis中 cache.set(key, user.toString()); } } else { // 取出缓存数据 User user = new User(userStr); // ... }
데이터베이스 연결은 제한된 리소스이며 연결을 만들고 해제하는 데 비용이 많이 드는 작업입니다. 커넥션 풀을 이용하면 미리 커넥션 배치를 생성해 이러한 커넥션을 효과적으로 재사용할 수 있어 커넥션 생성 및 해제 횟수를 줄이고 데이터베이스 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 일반적으로 사용되는 연결 풀에는 HikariCP, Druid 등이 있습니다.
HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test"); config.setUsername("root"); config.setPassword("password"); HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config); Connection connection = dataSource.getConnection(); // 使用连接进行数据库操作 connection.close(); // 释放连接
위 내용은 Java 데이터베이스 검색 최적화 전략 및 기법 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!