Pourquoi les spécifications de code exigent-elles que les instructions SQL ne comportent pas trop de jointures ?

Envoyer la sous-question

Intervieweur : Avez-vous déjà utilisé Linux ?

Moi :Oui

Intervieweur :Quelle commande dois-je utiliser pour vérifier l'utilisation de la mémoire

Moi :gratuit ou top

Intervieweur :Pouvez-vous me dire quelles informations vous pouvez voir en utilisant la commande gratuite

Moi :Eh bien, comme le montre la figure ci-dessous, vous pouvez voir l'utilisation de la mémoire et du cache

• total total mémoire

• utilisée mémoire utilisée

• libre mémoire libre

• buff/cache cache utilisé

• mémoire disponible

Intervieweur : Alors, savez-vous comment vider le cache utilisé (buff/cache)

Moi : em... Je ne sais pas

Intervieweur : sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches Ensuite, nous pouvons vider le buff/le cache. Pouvez-vous me dire si je peux exécuter cette commande en ligne

Moi : (Envoyer le sous-sujet, je suis très content) Les bénéfices sont grands. Après avoir vidé le cache, nous aurons plus d'espace mémoire disponible Tout comme la petite fusée de xx Guardian sur PC, beaucoup de mémoire sera libérée avec. un clic

Intervieweur : em…., revenez en arrière et attendez la notification

Parlons de SQL Rejoignez-nous à nouveau

Intervieweur :Changez de sujet et parlez de votre compréhension de join

Moi : D'accord (si vous répondez encore mal, c'est fini) Saisissez l'opportunité)

Révision

La participation à SQL peut combiner des tables spécifiées selon certaines conditions et renvoyer les données au client

Il existe des moyens de rejoindre

jointure intérieure jointure intérieure

rejoindre à gauche rejoindre à gauche

rejoindre à droite rejoindre à droite

adhésion complète

Source de l'image : https://www.cnblogs.com/reaptomorrow-flydream/p/8145610.html

Intervieweur : Si vous devez utiliser des instructions de jointure pendant le développement d'un projet, comment optimiser et améliorer les performances ?

Moi : Il existe deux situations, une avec une petite taille de données et une avec une grande taille de données.

Intervieweur : Alors ?

Moi : Pour

1 Si la taille des données est petite, mettez-les simplement en mémoire et c'est tout

2 Si la taille des données est grande

• . , vous pouvez augmenter l'index Optimiser la vitesse d'exécution des instructions de jointure

• Vous pouvez réduire le nombre de jointures grâce à des informations redondantes

• Essayez de réduire le nombre de connexions de table Le nombre de connexions de table. pour une instruction SQL ne doit pas dépasser 5 fois

Intervieweur : On peut résumer que l'instruction join est relativement gourmande en performances, n'est-ce pas ?

Moi : Oui

Intervieweur : Pourquoi ?

Buffer

Moi : Il doit y avoir un processus de comparaison lors de l'exécution de l'instruction de jointure

Intervieweur : Oui

Moi :Il est relativement lent de comparer deux tables une par une, donc nous pouvons. lisez les données des deux tables dans un bloc de mémoire en séquence. En prenant le moteur InnoDB de MySQL comme exemple, nous pouvons certainement trouver la zone de mémoire appropriée en utilisant l'instruction suivanteshow variables like '%buffer%'

join_buffer_size comme indiqué dans la figure. La taille affectera la performance d'exécution de notre déclaration de jointure

Intervieweur : Quoi d'autre ?

Une prémisse majeure

Moi :Tout projet finira par être mis en ligne, et il est inévitable de générer des données, des données L'échelle ne peut pas être trop small

Intervieweur : Ça y est

Moi :La plupart des données de la base de données seront éventuellement enregistrées sur le disque dur et stockées sous forme de fichiers.

Prenons l'exemple du moteur InnoDB de MySQL

• InnoDB utilise la page comme unité d'E/S de base, et la taille de chaque page est de 16 Ko

• InnoDB créera un stockage pour chaque fichier de données .ibd de table

Vérification

Moi :Cela signifie que nous devons lire autant de fichiers qu'il y a de tables à connecter. Bien que des index puissent être utilisés, des déplacements fréquents restent inévitables. La tête magnétique de. le disque dur

Intervieweur :C'est-à-dire que les mouvements fréquents de la tête magnétique affecteront les performances, n'est-ce pas ?

Moi :Oui, les frameworks open source actuels n'aiment-ils pas dire qu'ils améliorent considérablement les performances via la lecture et l'écriture séquentielles ? , comme hbase, kafka

Intervieweur : C'est vrai, pensez-vous que Linux a optimisé cela ? Astuce, vous pouvez réexécuter la commande gratuite pour jeter un œil

Moi : C'est étrange comme ça le cache est occupé Plus de 1,2G

Source de l'image : https://www.linuxatemyram.com/

Intervieweur : Avez-vous déjà pensé à

• buff/ stocké dans le cache Quoi est?

• Pourquoi buff/cache occupe-t-il autant de mémoire, et la mémoire disponible est disponible et il y a encore 1,1G ?

• Pourquoi pouvez-vous nettoyer la mémoire occupée par buff/cache via deux commandes, mais vous ne pouvez libérer l'utilisé qu'en mettant fin au processus ?

Épinglez, réfléchissez bien s'il vous plaît

Quelques minutes plus tard

Moi : Libérer la mémoire occupée par buff/cache avec tant de désinvolture signifie que ce n'est pas important et la vider n'affectera pas le fonctionnement du système

Intervieweur : Pas tout à fait raison

Moi : Est-ce que ça pourrait être le cas ? Je pense à une phrase dans "CSAPP" (Compréhension approfondie des systèmes informatiques)

L'essence de la hiérarchie de la mémoire est que chaque couche de périphérique de stockage est le cache du périphérique de couche inférieure

En langage profane termes, C'est-à-dire que Linux traitera la mémoire comme le cache du disque dur

Informations associées : http://tldp.org/LDP/sag/html/buffer-cache.html

Intervieweur : Maintenant, je sais que Comment dois-je répondre à la question des points

Moi :Je...

Algorithme d'adhésion

Intervieweur :Vous donner une autre chance, que feriez-vous si on vous le demandait implémenter l'algorithme Join ?

Moi : S'il n'y a pas d'index, la boucle imbriquée sera terminée. S'il existe un index, vous pouvez utiliser le index pour améliorer les performances.

Intervieweur : De retour à join_buffer, qu'est-ce qui, à votre avis, est stocké dans join_buffer ?

Moi : Pendant le processus d'analyse, la base de données sélectionnera une table et mettra les données qu'elle souhaite renvoyer et qu'elle devra comparer avec d'autres tables. . join_buffer

Intervieweur : Comment gérer ça quand il y a un index ?

Moi : C'est relativement simple, il suffit de lire directement les arbres d'index des deux tables pour comparaison et c'est tout. Laissez-moi vous présenter la méthode de traitement sans index

Nested Loop Join

Nested. Les boucles ne lisent qu'une seule ligne de données dans la table à la fois. Autrement dit, si la table externe contient 100 000 lignes de données et la table interne 100 lignes de données, elle doit être lue 10 000 000 de fois (en supposant que les fichiers de celles-ci soient lus). deux tables n'ont pas été exploitées) Le système le met en cache en mémoire, on appelle cela une table de données froides)

Bien sûr, aucun moteur de base de données n'utilise cet algorithme maintenant (trop lent)

Bloquer la boucle imbriquée

Block Block, c'est-à-dire qu'il indique qu'une donnée sera récupérée en mémoire à chaque fois pour réduire la surcharge d'E/S

MySQL InnoDB utilisera cet algorithme lorsqu'aucun index ne peut être utilisé

Considérez les deux tables suivantes t_a et t_b

Lorsque l'index ne peut pas être utilisé pour effectuer une opération de jointure, InnoDB utilisera automatiquement l'algorithme de boucle imbriquée Block

Résumé

Quand j'étais à l'école, le professeur de base de données aimait le plus passer le test de paradigme de base de données. Ce n'est qu'au travail que j'ai appris que tout devait être basé sur la performance si cela pouvait être redondant. , utilisez-le s'il ne peut pas être redondant, rejoignez-le si la jointure affecte vraiment les performances. Essayez d'augmenter votre join_buffer_size ou passez à un disque SSD.

Références

"Compréhension approfondie des systèmes informatiques" - Chapitre 6 Hiérarchie de la mémoire
"Expériences et plaisir avec le cache disque Linux" L'auteur utilise plusieurs exemples pour illustrer l'impact du cache disque dur sur les performances d'exécution du programme
"Linux a mangé mon bélier》Explication des paramètres gratuits
Comment vider le buffer/pagecache (cache disque) sous Linux Explication de la commande sous-question au début de l'article
Comment MySQL fonctionne : Comprendre MySQL depuis la racine
Bloquer meilleure boucle de MariaDB Le document officiel explique l'implémentation de l'algorithme Block-Nested-Loop

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!