


Bagaimana untuk meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit
Dalam pangkalan data MySQL, pengindeksan ialah cara yang sangat penting untuk pengoptimuman prestasi. Apabila jumlah data dalam jadual meningkat, indeks yang tidak sesuai boleh menyebabkan pertanyaan menjadi perlahan atau malah menyebabkan ranap pangkalan data. Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data, indeks perlu digunakan secara rasional apabila mereka bentuk struktur jadual dan pernyataan pertanyaan.
Indeks kompaun ialah teknologi pengindeksan yang lebih maju yang meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan menggabungkan berbilang medan sebagai indeks. Dalam artikel ini, kami akan memperincikan cara meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit.
- Apakah indeks komposit?
Indeks komposit, juga dipanggil indeks bersama, mencipta pelbagai medan sebagai satu indeks dan boleh menyediakan indeks untuk berbilang lajur kecekapan. Indeks komposit boleh menjadi indeks kunci utama, indeks unik atau indeks biasa.
Sebagai contoh, jadual pengguna mempunyai medan seperti id, nama pengguna, umur, jantina, e-mel, dll. Jika anda perlu membuat pertanyaan berdasarkan medan umur dan jantina pada masa yang sama, anda boleh membuat komposit indeks:
CREATE INDEX age_sex_index ON user(age,sex);
Dengan cara ini, apabila menanyakan data umur=18 dan jantina='lelaki', pangkalan data akan terlebih dahulu menyusunnya mengikut medan umur, dan kemudian menyusunnya mengikut medan jantina dalam kumpulan ini, dan akhirnya mendapatkan data yang kami perlukan.
- Cara memilih medan indeks kompaun
Apabila memilih medan indeks kompaun, anda perlu mempertimbangkan situasi sebenar aplikasi dan medan yang terlibat dalam pernyataan pertanyaan. Berikut adalah beberapa perkara yang perlu diberi perhatian:
(1) Pilih medan penting
Indeks komposit harus mengandungi medan yang paling penting, yang sering digunakan dalam pertanyaan dan pengisihan.
(2) Sebilangan kecil medan
Bilangan medan dalam indeks komposit hendaklah sekecil mungkin, secara amnya tidak lebih daripada 3, untuk mengelakkan terlalu rumit dan menjejaskan kecekapan pertanyaan .
(3) Prinsip padanan paling kiri
Dalam indeks komposit, prinsip padanan paling kiri merujuk kepada medan yang terlibat dalam pernyataan pertanyaan, yang mesti menjadi bahagian paling kiri indeks sebelum indeks boleh digunakan. Contohnya, jika terdapat indeks komposit (umur, jantina), medan umur mesti digunakan sebagai syarat penapisan dalam pernyataan pertanyaan, dan kemudian medan jantina boleh digunakan untuk menapis.
(4) Jenis medan
Jenis medan dalam indeks komposit perlu mengambil kira peraturan pengumpulan dan panjang rentetan. Sebagai contoh, jika anda perlu mengisih pada medan varchar, indeks akan menggunakan pengisihan rentetan, yang akan menjadi lebih perlahan daripada pengisihan berangka.
- Cara mencipta indeks komposit
Apabila mencipta indeks komposit, anda perlu menentukan berbilang nama medan dalam pernyataan CREATE INDEX dan tentukan peraturan pengisihan bagi indeks mengikut keperluan pertanyaan Contohnya:
CREATE INDEX age_sex_index ON user(age,sex);
- Pengoptimuman pertanyaan indeks kompaun
Apabila menanyakan indeks kompaun, anda perlu memberi perhatian khusus kepada perkara berikut:
(1) Elakkan menggunakan terlalu banyak Terlalu banyak indeks
Jika terdapat terlalu banyak indeks pada jadual, masa untuk menanya pangkalan data akan meningkat dengan ketara.
(2) Elakkan menggunakan pernyataan LIKE
Apabila menggunakan pernyataan LIKE, kelajuan pertanyaan akan menjadi lebih perlahan kerana MySQL mesti melintasi keseluruhan jadual untuk padanan corak.
(3) Elakkan menggunakan ORDER BY dan GROUP BY
ORDER BY dan GROUP BY akan melambatkan pertanyaan, terutamanya dalam jadual besar.
- Masalah dan penyelesaian biasa
(1) Bagaimana untuk mengoptimumkan pernyataan SQL untuk mencipta indeks komposit?
Sesetengah pernyataan SQL menggunakan klausa WHERE yang kompleks, menyebabkan kecekapan penggunaan indeks berkurangan. Pada masa ini, anda perlu mengoptimumkan klausa WHERE dan meletakkan indeks di hadapan sebanyak mungkin untuk menjadikannya sepadan terlebih dahulu.
(2) Bagaimana untuk mengelakkan imbasan jadual penuh apabila menggunakan pertanyaan indeks kompaun dalam pernyataan pertanyaan?
Gunakan pernyataan SHOW INDEXES atau EXPLAIN statement untuk mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan gunakan pernyataan FORCE INDEX untuk memastikan bahawa indeks komposit digunakan semasa pertanyaan.
(3) Bagaimana untuk mengubah suai atau memadam indeks kompaun?
Anda boleh menggunakan pernyataan ALTER TABLE untuk menambah, mengubah suai atau memadam indeks kompaun. Contohnya:
ALTER TABLE user ADD INDEX age_sex_index(age,sex); ALTER TABLE user DROP INDEX age_sex_index;
- Ringkasan
Indeks kompaun ialah cara yang berkesan untuk meningkatkan prestasi MySQL dan boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan, tetapi anda perlu memberi perhatian kepada pemilihan indeks dan pertanyaan apabila menggunakannya masalah pengoptimuman. Penggunaan indeks komposit yang betul boleh mengelakkan ketidakcekapan apabila menggunakan berbilang indeks lajur tunggal dan meningkatkan kecekapan pertanyaan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi SQLServer dan MySQL supaya mereka boleh melakukan yang terbaik? Abstrak: Dalam aplikasi pangkalan data hari ini, SQLServer dan MySQL adalah dua sistem pengurusan pangkalan data hubungan (RDBMS) yang paling biasa dan popular. Memandangkan jumlah data meningkat dan keperluan perniagaan terus berubah, mengoptimumkan prestasi pangkalan data menjadi sangat penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah dan teknik biasa untuk mengoptimumkan prestasi SQLServer dan MySQL untuk membantu pengguna memanfaatkan

Petua untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan Hibernate termasuk: menggunakan pemuatan malas untuk menangguhkan pemuatan koleksi dan objek yang berkaitan untuk menggabungkan operasi kemas kini, memadam atau memasukkan menggunakan cache peringkat kedua untuk menyimpan objek yang sering ditanya dalam ingatan; , dapatkan semula entiti dan entiti yang berkaitan dengannya untuk mengelakkan mod pertanyaan SELECTN+1 untuk mendapatkan data besar dalam blok untuk meningkatkan prestasi pertanyaan tertentu;

Bagaimana untuk meningkatkan kelajuan akses laman web Python melalui pengoptimuman pangkalan data? Ringkasan Semasa membina tapak web Python, pangkalan data adalah komponen kritikal. Jika kelajuan capaian pangkalan data adalah perlahan, ia akan menjejaskan prestasi dan pengalaman pengguna tapak web secara langsung. Artikel ini akan membincangkan beberapa cara untuk mengoptimumkan pangkalan data anda untuk meningkatkan kelajuan akses tapak web Python anda, bersama-sama dengan beberapa kod sampel. Pengenalan Bagi kebanyakan laman web Python, pangkalan data adalah bahagian penting dalam menyimpan dan mendapatkan semula data. Jika tidak dioptimumkan, pangkalan data boleh menjadi hambatan prestasi. Buku

SpringBoot ialah rangka kerja Java popular yang terkenal dengan kemudahan penggunaan dan pembangunan pesatnya. Walau bagaimanapun, apabila kerumitan aplikasi meningkat, isu prestasi boleh menjadi halangan. Untuk membantu anda mencipta aplikasi springBoot sepantas angin, artikel ini akan berkongsi beberapa petua pengoptimuman prestasi praktikal. Optimumkan masa permulaan Masa permulaan aplikasi adalah salah satu faktor utama pengalaman pengguna. SpringBoot menyediakan beberapa cara untuk mengoptimumkan masa permulaan, seperti menggunakan caching, mengurangkan output log dan mengoptimumkan pengimbasan laluan kelas. Anda boleh melakukan ini dengan menetapkan spring.main.lazy-initialization dalam fail application.properties

Dalam pangkalan data MySQL, pengindeksan adalah cara yang sangat penting untuk pengoptimuman prestasi. Apabila jumlah data dalam jadual meningkat, indeks yang tidak sesuai boleh menyebabkan pertanyaan menjadi perlahan atau malah menyebabkan ranap pangkalan data. Untuk meningkatkan prestasi pangkalan data, indeks perlu digunakan secara rasional apabila mereka bentuk struktur jadual dan pernyataan pertanyaan. Indeks komposit ialah teknologi pengindeksan yang lebih maju yang meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan menggabungkan berbilang medan sebagai indeks. Dalam artikel ini, kami akan memperincikan cara meningkatkan prestasi MySQL dengan menggunakan indeks komposit. Apakah komposit indeks komposit

1. Pengoptimuman kod untuk mengelakkan penggunaan terlalu banyak anotasi keselamatan: Dalam Pengawal dan Perkhidmatan, cuba kurangkan penggunaan @PreAuthorize dan @PostAuthorize dan anotasi lain ini akan meningkatkan masa pelaksanaan kod. Optimumkan pernyataan pertanyaan: Apabila menggunakan springDataJPA, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan boleh mengurangkan masa pertanyaan pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi sistem. Caching maklumat keselamatan: Caching beberapa maklumat keselamatan yang biasa digunakan boleh mengurangkan bilangan capaian pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas sistem. 2. Gunakan indeks untuk pengoptimuman pangkalan data: Mencipta indeks pada jadual yang sering ditanya boleh meningkatkan kelajuan pertanyaan pangkalan data dengan ketara. Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap: Bersihkan log dan meja sementara dengan kerap

Dari perspektif teknikal, mengapa Oracle boleh mengalahkan MySQL? Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) telah memainkan peranan penting dalam penyimpanan dan pemprosesan data. Oracle dan MySQL, dua DBMS yang popular, sentiasa menarik perhatian ramai. Walau bagaimanapun, dari perspektif teknikal, Oracle lebih berkuasa daripada MySQL dalam beberapa aspek, jadi Oracle mampu mengalahkan MySQL. Pertama, Oracle cemerlang dalam mengendalikan data berskala besar. Oracl

Dengan perkembangan berterusan teknologi komputer dan pertumbuhan berterusan skala data, pangkalan data telah menjadi teknologi penting. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa masalah biasa yang dihadapi apabila menggunakan pangkalan data dalam sistem Linux Artikel ini akan memperkenalkan beberapa masalah pangkalan data biasa dalam sistem Linux dan penyelesaiannya. Masalah sambungan pangkalan data Apabila menggunakan pangkalan data, masalah seperti kegagalan sambungan atau tamat masa sambungan kadangkala berlaku Masalah ini mungkin disebabkan oleh ralat konfigurasi pangkalan data atau hak akses yang tidak mencukupi. Penyelesaian: Semak fail konfigurasi pangkalan data untuk memastikan
