평면화된 테이블과 CSV 열: 어떤 데이터베이스 디자인이 더 나은 쿼리 성능을 제공합니까?

데이터베이스 최적화: 평면화된 테이블과 CSV 열

데이터베이스를 설계할 때 쉼표를 사용하여 단일 열에 데이터를 저장할지 결정합니다. -구분된 값(CSV) 또는 각 항목에 대한 행이 있는 평면화된 테이블을 사용하는 것이 항상 발생합니다. 이 문서에서는 필터링 또는 검색과 관련된 쿼리에 초점을 맞춰 이러한 접근 방식이 성능에 미치는 영향을 자세히 살펴봅니다.

다음 형식의 행이 있는 SQL 테이블을 생각해 보세요.

value, "a,b,c,d,e,f,g,h,i,j", value3, value4

쿼리가 쌍을 검색하는 경우 LIKE 연산자를 사용하여 유사 값 %b%.

반대로, 평면화된 테이블은 각 순열을 별도의 순열로 갖습니다. 행:

value, a, value3, value4
...
value, j, value3, value4

쿼리가 값 b에 = 연산자를 사용할 수 있도록 허용합니다.

이 특정 사용 사례의 경우 약 10,000개의 행과 "목록" 요소당 평균 8개의 항목이 있습니다. , 성능에 미치는 영향은 상당합니다.

LIKE 쿼리는 인덱스를 활용할 수 없으므로 조회 속도가 느려집니다. 또한 단일 CSV 열에 데이터를 저장하는 것은 데이터베이스 성능을 저해할 수 있는 안티 패턴입니다.

CSV 열을 별도의 열로 나누고 데이터베이스를 정규화하면 효율성이 크게 향상됩니다. 이를 통해 인덱스를 활용할 수 있으며, LIKE 연산자를 = 연산자로 대체하여 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

위 내용은 평면화된 테이블과 CSV 열: 어떤 데이터베이스 디자인이 더 나은 쿼리 성능을 제공합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!