MySQL でのクエリの最適化は、特に大規模なデータセットを扱う場合、データベースのパフォーマンスを向上させるために重要です。

1. 適切なインデックスを使用する

• インデックスは、スキャンされるデータ量を削減することでデータ取得を高速化します。

SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

• テーブルの 1 つの列を複数回クエリする場合は、その列のインデックスを作成します

• あなたまたはアプリが条件に基づいて複数の列からのデータを必要とする場合は、複合インデックスを作成します

2. SELECT * を避ける

• 不要な列をすべて選択すると、必要な列のみを選択します。これにより、サーバーの RAM がより多く消費され、高負荷または高頻度の時間ではサーバーの速度が低下するだけです。

例: テーブルに created_at や updated_At などの列が含まれている場合、timestamps は通常のシナリオでは必要ないため * を選択しないようにします

非効率なクエリ

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

最適化されたクエリ

SELECT order_id, customer_id FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

1. 結合を最適化する

• JOIN 条件で使用される列にインデックスが存在することを確認してください。

主キーを使用してテーブルを結合する場合、主キーはすでにインデックスであるため、作成する必要はありません

SELECT orders.order_id, customers.name FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE customers.country = 'USA';

上記のクエリでは、orders.customer_id にインデックスを付ける必要があり、これは別のテーブルからのリレーションです

customers.id は得意先テーブルの主キーであるため、インデックスを作成する必要はありません

customers.country は条件であるためインデックスを作成する必要があります

5. サブクエリを避ける。代わりに結合を使用する

6. クエリキャッシュを使用する

• クエリ結果が頻繁に変更されない場合は、MySQL のクエリ キャッシュを使用してください。

ユーザーや注文のリスト、その他頻繁に変更されないものなど

7. 大きなテーブルのパーティション化

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    ...
    PRIMARY KEY (order_id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

以上がMySQL でのクエリの最適化は、特に大規模なデータセットを扱う場合、データベースのパフォーマンスを向上させるために重要です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。