더 나은 성능을 위해 MySQL에서 다중 열 LIKE 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

MySQL 성능을 위한 다중 열 LIKE 쿼리 최적화

MySQL에서는 LIKE 쿼리를 자주 수행하면 성능이 저하될 수 있습니다. 쿼리를 생각해 보세요: SELECT x, y, z FROM table WHERE x LIKE '%text%' OR y LIKE '%text%' OR z LIKE '%text%'. 데이터 조작 중에 심각한 디스크 사용량이나 성능 저하를 초래하지 않고 이러한 쿼리를 어떻게 가속화할 수 있습니까?

인덱스의 제한

기존 인덱싱 접근 방식은 와일드카드를 사용하는 LIKE 쿼리에 효과적이지 않은 것으로 나타났습니다. 검색어의 시작. 색인은 필드 왼쪽의 특정 문자를 색인화하여 데이터에 대한 빠른 액세스를 용이하게 합니다. LIKE '%text%'의 경우 "text" 앞에 문자의 가변 개수가 인덱스 활용을 방해합니다.

전체 텍스트 검색(FTS)

대신 인덱스를 사용하여 MySQL은 MyISAM 테이블에 FTS를 제공합니다. FTS는 열 내의 단어를 색인화하여 텍스트 검색을 간소화합니다. 이 방법은 양쪽 끝에 와일드카드가 있는 LIKE 쿼리에 매우 효율적입니다.

MyISAM이 아닌 테이블

MyISAM이 아닌 스토리지 엔진을 사용하는 테이블의 경우 사용자 지정 인덱싱 시스템을 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 구현됩니다. 여기에는 단어가 해당 테이블 ID와 연결된 별도의 인덱스 테이블을 생성하는 작업이 포함됩니다.

MySQL 5.6

MySQL 5.6부터 InnoDB 테이블에 FTS를 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 InnoDB의 장점이 필요한 사용자에게 적합한 대안을 제공합니다.

결과

FTS는 LIKE 쿼리 성능을 크게 향상시키지만 다음과 같은 잠재적인 단점도 있습니다.

• 디스크 사용량: FTS 인덱스로 인해 데이터베이스 파일이 늘어날 수 있음 단어 목록 저장으로 인한 크기.
• 데이터 조작 성능: 특정 열의 모든 단어를 색인화하면 해당 열의 INSERT 및 DELETE 작업 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.

FTS를 구현하기 전에 검색 속도와 디스크 사용량/데이터 조작 성능 간의 균형을 고려하세요. 빠른 LIKE 쿼리가 가장 중요한 애플리케이션의 경우 FTS는 귀중한 최적화 기술입니다.

위 내용은 더 나은 성능을 위해 MySQL에서 다중 열 LIKE 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!