データベースの最適化に複合インデックスを使用する必要があるのはいつ、なぜですか?

複合インデックスを使用する場合とその理由

複数の列を 1 つのインデックスに結合する複合インデックスは、特定のクエリ シナリオのパフォーマンスを最適化します。 。主な考慮事項は次のとおりです。

複合インデックスを使用する場合:

• クエリで特定の順序で複数の列を頻繁にフィルターまたは並べ替える場合は、複合インデックスを使用します。 .
• 複合インデックスは、列の左端のサブセット、つまり、

複合インデックスを使用する理由:

• パフォーマンスの向上: 複合インデックスにより、データベース エンジンが迅速にクエリを最適化できます。テーブル全体をスキャンせずにデータを取得します。
• I/O 操作の削減: コンポジットを使用することによって

パフォーマンスへの影響:

• ストレージ オーバーヘッドの増加: 複合インデックスはデータを保持するため、単一列インデックスよりも多くの記憶領域を必要とします。複数の列。
• 更新パフォーマンスの低下: 追加のインデックス作成操作が必要なため、インデックス付き列に関係する更新が遅くなる可能性があります。
• インデックスの急増: 作成複合インデックスが多すぎると、過剰なインデックスが生成され、パフォーマンスが低下し、データベースのメンテナンスが難しくなる可能性があります。 complex.

シナリオ例:

Homes テーブルでは、geolat と geolng の複合インデックスは、両方の座標を一緒にフィルターまたは並べ替えるクエリに役立ちます。ジオラットだけで。 geolng 単独によるクエリ フィルタリングのパフォーマンスは大幅に向上しません。

explain コマンド分析:

クエリの EXPLAIN 出力は、データベース エンジンがhome テーブルをフィルタリングするための display_status インデックス。ただし、これらのフィールドに対して範囲クエリを実行する場合、 geolat 列と geolng 列のインデックスのメリットは得られません。 geolat と geolng に複合インデックスを作成すると、これらの範囲クエリのパフォーマンスが向上します。

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