MySQLで複雑な結合操作を最適化します
MySQLでの複雑な結合操作を最適化するには、4つの重要な手順に従ってください。1）結合列の両側での適切なインデックス作成、特にマルチコラム結合の複合インデックスを使用して、大きなVarcharインデックスを回避します。 2）条項がある場所でフィルタリングし、選択された列を制限することにより、できれば参加する前にサブクリーリーを介してデータを早期に削減します。 3）適切な結合タイプを選択します。一致する行に合わせて結合し、一致しない左行を含めるために左結合、必要でない限りクロス結合を避けます。 4）説明を使用して、実行計画を監視し、最適なタイプ（REF/EQ_REF/範囲）、最小行のスキャン、およびFilesortまたは一時テーブルの欠如を確認します。これらの戦略を適用すると、クエリのパフォーマンスが体系的に向上し、リソースの使用が削減されます。
MySQLの大規模なデータセットを扱う場合、複雑な結合操作を最適化することがパフォーマンスに重要になります。構造が不十分な結合は、特に複数のテーブルが関与している場合、または適切なインデックスが不足している場合、クエリを大幅に減速させる可能性があります。重要なのは、ボンネットの下での作業方法を理解し、不必要なデータスキャンを減らし、実行計画を改善する実用的な最適化を適用することです。
1.結合列に適切なインデックスを使用します
結合をスピードアップする最もインパクトのある方法の1つは、結合条件で使用される列が適切にインデックス化されていることを確認することです。インデックスがなければ、MySQLは完全なテーブルスキャンを実行する必要があります。これにより、データが成長するにつれて遅くなります。
- 結合条件の両側にインデックスがあることを確認してください。
- 複合キー（複数の列）に参加している場合は、個々の列ではなく複合インデックスを作成します。
-
VARCHARフィールドには注意してください - それらはインデックスを作成することができますが、長い文字列によりインデックスが大きくなり、遅くなります。
例えば：
select * from注文o o.customer_id = c.idで顧客cに参加します。
ここでは、 orders.customer_id両方とcustomer_idとcustomers.id両方をインデックス作成する必要があります。
よくある間違いは、片側にインデックスがあるからといって十分であると仮定することです。それは必ずしも真実ではありません。両方のテーブルのインデックスを一致させると、オプティマイザーがより良い実行パスを選択するのに役立ちます。
2。結合されるデータの量を減らします
参加に関与する行が多いほど、より高価になります。そのため、早期にフィルタリングすると、実際の結合が行われる前にデータフットプリントを減らすことができます。
- できればサブクエリまたは派生テーブルで、できるだけ早く条項を適用します。
- 必要でない限り、すべての列（
SELECT *）を選択しないでください - 必要なもののみを取得します。
例：
o.id、c.nameを選択します 注文からo O.customer_id = c.idで顧客cに参加します ここで、o.status = '出荷';
この場合、参加する前にstatusのフィルタリングは、最初にフィルタリングするためにクエリを書き換えない限り、あまり役に立ちません。
o.id、c.nameを選択します from（select * from status = 'shipp'）o o.customer_id = c.idで顧客cに参加します。
このようにして、 ordersからの行が少なくなって結合に渡され、メモリとCPUの使用が削減されます。
3.適切なタイプの結合を選択します
MySQLは、いくつかのタイプの結合をサポートしています：インナー参加、左結合、右結合、クロスジャン。適切なものを選択すると、結果の精度とパフォーマンスの両方に影響します。
- 一致する行が必要な場合は、内側結合を使用します。
- 左のテーブルから一致しない行を含めたい場合は、左結合を使用しますが、結果サイズが増加する可能性があることに注意してください。
- 絶対に必要な場合を除き、クロス結合は避けてください。2つのテーブル間で行を掛け、リソース集約型にすぐに行けます。
また、複数の左結合に注意してください。グループによって正しく処理されない場合、予期しない複製または膨らんだカウントにつながる可能性があります。
4。説明を使用して実行計画を監視します
MySQLが参加する方法を理解することが不可欠です。 EXPLAINステートメントを使用して、クエリ計画を確認し、ボトルネックをスポットします。
走る：
Selectを説明してください...
探す：
-
type：理想的には、ref、eq_ref、またはrangeを表示する必要があります。ALL避けます（フルテーブルスキャン）。 -
Extra：「Filesortの使用」または「一時的な使用」に注意してください。これは、追加の処理オーバーヘッドを示しています。 -
rows：低い方が良いです。 MySQLが検査する予定の行の数を示しています。
何かが外れている場合は、クエリの書き換え、インデックスの追加、または参加ロジックの再構築を試してください。
MySQLでの複雑な結合を最適化することはロケット科学ではありませんが、細部に注意する必要があります。インデックス作成から始めて、データを早期に削減し、適切な結合タイプを選択し、常に実行計画を確認してください。あまり複雑ではありませんが、これらの手順はパフォーマンスに大きな違いをもたらす可能性があります。
以上がMySQLで複雑な結合操作を最適化しますの詳細内容です。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。
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