データベース MySQL のパフォーマンス最適化と複雑なクエリに関連する操作方法は何ですか?-mysql チュートリアル-php.cn

データベース MySQL のパフォーマンス最適化と複雑なクエリに関連する操作方法は何ですか?

王林

リリース： 2023-05-26 12:28:32

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インデックスの最適化

インデックスは、MySQL でのクエリを高速化するための鍵です。インデックスが適切に設計されていれば、クエリの効率を効果的に向上させることができますが、逆に、インデックスが不適切に設計されている場合には、クエリの効率が影響を受ける可能性があります。

ここでは、一般的なインデックス最適化のヒントをいくつか紹介します。

インデックスを作成すると書き込みパフォーマンスが低下するため、使用するインデックスを減らし、インデックスを作成しすぎないようにしてください。
整数型の主キーと外部キーを使用するなど、適切なデータ型を選択します。これは、UUID 型の主キーと外部キーを使用するよりも効率的です。
一般に、インデックスの選択性、つまりインデックス内の異なる値の数とインデックス内の異なる値の数の比率を確保する必要があります。テーブルはしきい値 (通常は約 10%) よりも高くなります。インデックスの選択性が低すぎる場合、クエリに対するインデックスの最適化効果は非常に限定的になります。
MySQL がサポートしていない関数をクエリで使用しないでください。インデックスが使用できなくなるためです。
カバリングインデックスを使用します。つまり、テーブルの他の列にアクセスすることなく、インデックスを通じてクエリ結果を返すだけで済みます。これにより、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。
大きなテーブルをパーティション化し、テーブルを複数のサブテーブルに分割し、パーティションキーに従って異なるサブテーブルにデータを格納することにより、クエリと削除の操作をより効率的に行うことができます。。

インデックスの作成:

CREATE INDEX idx_user_email ON user (email);

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インデックスの使用:

SELECT name FROM user WHERE email = &#39;example@example.com&#39;;

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クエリの最適化

クエリは、 MySQL 1 つ。クエリの効率を向上させるには、いくつかのクエリ最適化手法に従う必要があります。

ここでは、一般的なクエリ最適化のヒントをいくつか紹介します。

LIMIT を使用してクエリ結果を制限し、返される行が多すぎるのを回避します。
クエリ内で IN または NOT IN サブクエリの代わりに EXISTS または NOT EXISTS サブクエリを使用します。
クエリ内で LIKE 句を使用することは避けてください。特に、LIKE 句の先頭にワイルドカード文字が出現する場合は避けてください。
UNION または UNION ALL を使用して複数のクエリ結果を結合し、サブクエリの使用を避けます。
DISTINCT キーワードを使用する代わりに、GROUP BY 関数と集計関数を使用してデータを集計します。
特に大量のデータを処理する場合は、クエリで ORDER BY 句を使用しないでください。
JOIN 操作を使用する場合は、LEFT JOIN または RIGHT JOIN 操作の代わりに INNER JOIN 操作を使用して、クエリのパフォーマンスを向上させます。
特にクエリ条件が多数ある場合は、クエリで OR 演算子を使用しないでください。

LIMIT を使用:

SELECT name FROM user LIMIT 10;

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EXISTS を使用:

SELECT name FROM user WHERE EXISTS (SELECT * FROM order WHERE user.id = order.user_id);

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GROUP BY を使用:

SELECT name, SUM(amount) FROM order GROUP BY name;

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内部結合を使用:

SELECT user.name, order.amount FROM user INNER JOIN order ON user.id = order.user_id;

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データベース最適化

インデックスとクエリの最適化に加えて、データベース設計を最適化することによっても、MySQL のパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。

次に、一般的なデータベース最適化のヒントをいくつか示します:

MyISAM エンジンの代わりに InnoDB エンジンを使用します。これは、InnoDB がトランザクションと行レベルのロックをサポートしているため、これにより改善が可能です。同時実行性、信頼性、データの整合性。
BLOB 列や TEXT 列をテーブルで使用すると、大量の IO 操作が発生する可能性があるため、これらの列を使用しないでください。
テーブルを設計するときは、大量の記憶領域を無駄にするため、NULL 値を多すぎないように注意してください。
1 つのテーブルに大量のデータが格納されないようにするために、テーブルを複数のサブテーブルに分割してクエリのパフォーマンスを向上させることができます。
過剰なデータ量によるパフォーマンスの低下を避けるために、データベース内の不要なデータを定期的にクリーンアップしてください。
クエリキャッシュや InnoDB キャッシュなど、正しいキャッシュ設定を構成します。

InnoDB エンジンを使用する:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB;

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BLOB または TEXT 列の使用を避ける:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  content TEXT
);

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NULL 値を多用しない:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT NOT NULL
);

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分割テーブル:

CREATE TABLE user_1 (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE user_2 (
  id INT PRIMARY KEY,
  address VARCHAR(100),
  phone VARCHAR(20)
);

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データの定期的なクリーニング:

DELETE FROM user WHERE created_at < &#39;2022-01-01&#39;;

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構成キャッシュ:

SET GLOBAL query_cache_size = 1073741824;

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