MySQL インデックスの原則と最適化戦略とは何ですか?

インデックスの概念

MySQL のインデックスは、クエリを高速化できるデータ構造です。本の目次に似ており、必要な情報をすぐに見つけられるようにしてください。特定のアルゴリズムとデータ構造を使用することにより、MySQL インデックスはデータを効率的に並べ替えて保存できるため、高速なデータ検索とアクセスが可能になります。データベースでは、インデックスによってデータのクエリと更新操作が高速化され、システムのパフォーマンスが向上します。

一般的な MySQL インデックス タイプには、B ツリー インデックス、ハッシュ インデックス、フルテキスト インデックスなどが含まれ、複数のインデックス タイプをサポートしています。中でも B ツリー インデックスは最も一般的に使用されており、一定の規則に従ってデータを並べ替えることができるバランスの取れたツリー構造であり、クエリで必要なデータを迅速に見つけることができます。 B ツリー インデックスには、主キー インデックス、一意インデックス、および通常のインデックスが含まれます。

主キー インデックスは特別な一意のインデックスであり、テーブル内の各レコードに一意の主キーを強制的に割り当て、指定されたレコードをすばやく見つけるために使用できます。一意のインデックスは、各インデックス値が一意である必要があることを強制するインデックスであり、テーブル内のデータの重複を避けるために使用できます。通常のインデックスは最も基本的なインデックス タイプで、クエリ速度を向上させることができますが、インデックス値が一意である必要はありません。

B ツリー インデックスに加えて、MySQL はハッシュ インデックスとフルテキスト インデックスもサポートします。ハッシュ アルゴリズムを使用してインデックスを並べ替えることにより、ハッシュ インデックスは必要なデータを迅速かつ正確に見つけることができます。場合によっては、ハッシュ インデックスの制限として、範囲クエリがサポートされず、等価クエリのみがサポートされることがあります。フルテキスト インデックスは、テキスト コンテンツを迅速に検索するために使用できるインデックスの一種です。あいまい検索や全文検索などの操作をサポートしており、テキストコンテンツを素早く検索することができます。

要約すると、MySQL インデックスはデータベース クエリを高速化するために使用されるデータ構造です。さまざまなタイプのインデックスがさまざまなシナリオに適しています。開発者は実際の状況に基づいて選択し、最適化する必要があります。インデックスを設計するときは、インデックスの過剰な使用、インデックスの結合、データ型の選択、システムのパフォーマンスと安定性を向上させるための定期的なメンテナンスなどの問題を避けることに注意する必要があります。

インデックスの原理

MySQL インデックスの原理は次のように簡単に要約できます。テーブル内のデータは、特定のアルゴリズムとデータ構造に従ってソートおよび保存され、インデックス テーブルを形成します。 . 目的のデータを素早く見つけます。 MySQL インデックスは、B ツリーまたは B ツリー データ構造を使用して実装されます。

B ツリーは、特定のルールに従ってノード データを並べ替えるバランスのとれたツリー構造です。各ノードには複数のキーワードとポインタが含まれており、高速な検索、挿入、削除操作をサポートできます。 B ツリーでは、各ノードには最小キー値と最大キー値があります。ノードの最小キー値より小さいキー値を持つすべてのノードはノードの左側にあります。最大キー値より大きいキー値を持つすべてのノードです。ノードの値はノードの左側にあり、ノードはすべてこのノードの右側にあります。したがって、高速範囲クエリと同等のクエリは B ツリーを通じて実行できます。

B ツリーは B ツリーの一種で、内部ノードにはデータが格納されず、キーワードと子ノード ポインタのみが格納され、データは葉ノードにのみ格納されます。リーフ ノードはポインターを介して接続されており、高速範囲クエリと同等のクエリをサポートできます。 B ツリーと比較して、B ツリーはメモリ領域をより効率的に使用し、ディスク I/O 操作を削減できるため、実際にはより一般的に使用されます。

MySQL には、主キー インデックス、一意のインデックス、通常のインデックス、フルテキスト インデックスなど、多くの種類のインデックスがあります。各種類のインデックスには、適用可能なシナリオ、長所と短所があります。たとえば、主キー インデックスを使用すると指定したレコードをすばやく見つけることができ、一意のインデックスを使用するとテーブル内の重複データを回避でき、通常のインデックスを使用するとクエリを高速化し、フルテキスト インデックスを使用してテキスト コンテンツを迅速に検索できます。

インデックスを設計するときは、インデックスの過剰な使用、インデックスの結合、データ型の選択、システムのパフォーマンスと安定性を向上させるための定期的なメンテナンスなどの問題を回避するように注意する必要があります。 MySQL にはオプティマイザーも搭載されており、クエリ条件とインデックスに基づいて最適な実行プランを選択できるため、クエリ効率がさらに向上します。

インデックスの種類

MySQL で一般的に使用されるインデックスの種類は次のとおりです。

1, 主キー インデックス (主キー インデックス): 主キー インデックスは特別な一意のインデックスです。インデックス列の値が一意で空ではない必要があり、インデックス列の値が空でないことが必要です。テーブル内の特定のデータ行を見つけます。主キーインデックスは自動で作成することも、手動で指定して作成することもできます。
2、Unique Index (Unique Index): 一意のインデックスでは、インデックス列の値が一意である必要がありますが、テーブル内のデータの重複を避けるために NULL 値が許可されます。テーブルには複数の一意のインデックスを含めることができます。
3、Normal Index (Normal Index): 通常のインデックスは、制限のない最も基本的なインデックス タイプであり、クエリ速度を高速化するために使用されます。テーブルには複数の通常のインデックスを含めることができます。
4、フルテキスト インデックス (フルテキスト インデックス): フルテキスト インデックスは、記事やログなどのテキスト コンテンツを迅速に検索するために使用され、全文検索、単語分割、キーワード マッチング、およびその他の機能。
5、複合インデックス (複合インデックス): 複合インデックスは、インデックスの一部として複数の列を使用して、複合クエリのパフォーマンスを最適化します。結合されたインデックスの順序は重要であり、クエリの頻度とフィルタリングの効率に基づいて決定する必要があります。
6、空間インデックス (空間インデックス): 空間インデックスは、地理的位置や 3 次元モデルなどの空間データの保存とクエリに使用され、空間範囲クエリ、最近傍クエリ、距離クエリやその他の機能。
7、プレフィックス インデックス (プレフィックス インデックス): プレフィックス インデックスは、列値の一部のみにインデックスを作成する特殊なインデックス タイプで、クエリのパフォーマンスを最適化し、記憶域スペースを節約するために使用できます。ただし、プレフィックス インデックスを使用すると、インデックスが一意でなくなり、クエリ結果が不正確になる可能性があります。
実際のアプリケーションでは、特定のビジネス ニーズとクエリ特性に基づいて適切なインデックス タイプを選択する必要があり、システムのパフォーマンスと安定性を向上させるために、インデックスの過度の使用と冗長インデックスの作成を避ける必要があります。

インデックスの使用

インデックスの使用方法

1. WHERE 句でインデックスを使用する: WHERE 句でインデックスを使用すると、クエリを高速化できます。インデックス列を使用してクエリ ステートメントの条件をフィルタリングする場合と同様です。たとえば、students テーブルで年齢が 20 歳を超える学生の情報をクエリするには、次の SQL ステートメントを使用できます:

SELECT * FROM students WHERE age > 20;

2, OUse Index in the RDER BY句: ORDER BY 句で使用します。インデックスを使用すると、結果セットを特定の列で昇順または降順で並べ替えるなど、並べ替え操作を高速化できます。たとえば、students テーブルで年齢が 20 歳を超える学生の情報をクエリし、ID で昇順に並べ替えるには、次の SQL ステートメントを使用できます:

SELECT * FROM students WHERE age > 20 ORDER BY id ASC;

3, Use Index JOIN 操作内: JOIN 操作内 インデックスを使用すると、特定の列を介したテーブルの結合など、テーブル間の関連付け操作を高速化できます。たとえば、students テーブルとclasses テーブル内の学生のクラスに関する情報をクエリするには、次の SQL ステートメントを使用できます:

SELECT * FROM students JOIN classes ON students.class_id = classes.id;

4, Use Index in the GROUP BY 句: GROUP BY 句で使用します。インデックスを使用すると、特定の列の合計数、平均、最大値、最小値などのカウントなど、結果セットに対する集計操作を高速化できます。たとえば、students テーブル内の各クラスの生徒数をクエリするには、次の SQL ステートメントを使用できます:

SELECT class_id, COUNT(*) FROM students GROUP BY class_id;

5, UNION 操作でのインデックスの使用: UNION でのインデックスの使用この操作により、複数の SELECT ステートメントの結果セットを 1 つの結果セットにマージするなど、複数の結果セットのマージ操作を高速化できます。たとえば、students テーブル内の年齢が 20 歳以上 20 歳未満の学生の情報をクエリするには、次の SQL ステートメントを使用できます。

SELECT * FROM students WHERE age > 20 UNION SELECT * FROM students WHERE age < 20;

Notes

インデックスを過度に使用しないでください。冗長なインデックスの作成は避けてください。作成しないと、パフォーマンスが低下し、ストレージ領域が無駄になります。

頻繁に更新されるテーブルの場合、更新パフォーマンスを向上させるためにインデックスの使用量を減らすことを検討できます。

大規模なテーブルや複雑なクエリの場合は、EXPLAIN コマンド、MySQL Workbench、Percona Toolkit など、MySQL が提供するパフォーマンス分析ツールを使用してクエリのパフォーマンスを最適化できます。

インデックス最適化のヒント

1. インデックスを作成する必要がある列を決定する: 一般に、インデックスはクエリ、結合、並べ替えに頻繁に使用される列に作成する必要があります。 、またはグループ化。めったにクエリまたは使用されない列にはインデックスを使用しないでください。インデックスは領域を無駄にし、パフォーマンスを低下させます。

2、冗長インデックスの作成を避ける: 冗長インデックスとは、同じ列または列のサブセットに複数のインデックスを作成することを指します。冗長インデックスはストレージ領域を無駄にし、書き込みパフォーマンスを低下させ、クエリ中に冗長インデックス スキャンを増加させるため、クエリのパフォーマンスが低下します。

3, プレフィックスインデックスを使用する: プレフィックスインデックスとは、列の一部のみにインデックスを作成することを意味します。プレフィックス インデックスを使用すると、インデックス サイズが削減され、クエリのパフォーマンスとストレージ領域の使用率が向上します。

4, ジョイント インデックスの使用を検討する: ジョイント インデックスとは、複数の列にインデックスを同時に作成することを指します。ユニオン インデックスを使用すると、クエリのパフォーマンスとインデックス クエリをカバーする効率が向上します。ただし、結合インデックスには、インデックスの一部を使用できない、インデックスの順序でクエリを実行する必要があるなど、いくつかの制限がある場合もあります。

5, インデックス列の順序が正しいことを確認してください: 結合インデックスを作成するときは、インデックス列の順序が正しいことを確認する必要があります。インデックス列の順序が正しくないと、インデックスが使用できなくなったり、クエリのパフォーマンスが低下したりする可能性があります。

6, インデックス列のデータ型が一致していることを確認してください : インデックス列のデータ型は、クエリ条件のデータ型と一致している必要があります。データ型が一致しない場合、インデックスが使用されなかったり、クエリのパフォーマンスが低下したりする可能性があります。

7, インデックス列に対して関数操作を実行しないでください: インデックス列に対して関数操作を実行すると、インデックスが使用できなくなります。インデックス付き列に対して関数操作を実行する必要がある場合は、クエリ中に関数操作の代わりに計算列を使用するか、フルテキスト インデックスなどの他の種類のインデックスを使用することを検討できます。

8, インデックスを定期的に最適化する: インデックスを定期的に最適化すると、クエリのパフォーマンスが向上し、ストレージ領域の使用量が削減されます。たとえば、OPTIMIZE TABLE コマンドを使用してテーブルを最適化することも、MySQL が提供するパフォーマンス分析ツールを使用してインデックスを特定して最適化することもできます。

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