MySQL의 쿼리 최적화는 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 데이터베이스 성능을 향상하는 데 중요합니다.

1. 적절한 인덱싱 사용

• 색인은 스캔되는 데이터 양을 줄여 데이터 검색 속도를 높입니다.

• 테이블의 단일 열을 여러 번 쿼리하는 경우 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다.

• 귀하 또는 앱이 조건에 따라 여러 열의 데이터를 요구하는 경우 복합 색인을 만드세요.

2. 선택을 피하세요 *

• 필요하지 않은 열을 모두 선택하는 경우 필요한 열만 선택하세요. 이렇게 하면 서버 RAM이 더 많이 소모되고 부하가 높거나 빈도가 높은 시간에 서버가 느려질 수 있습니다.

예를 들어 테이블에 Created_at, update_At 및 timesptamps와 같은 열이 포함되어 있으면 일반 시나리오에서는 필요하지 않으므로 *를 선택하지 마세요.

비효율적인 쿼리

최적화된 쿼리

1. 조인 최적화

• JOIN 조건에 사용되는 열에 인덱스가 있는지 확인하세요.

기본 키로 테이블을 조인하는 경우 기본 키는 이미 인덱스이므로 생성할 필요가 없습니다

위 쿼리에서 Orders.customer_id는 인덱싱되어야 하며 다른 테이블의 관계입니다.

customers.id는 고객 테이블의 기본 키이므로 인덱스를 생성할 필요가 없습니다

customers.country는 조건이므로 색인을 생성해야 합니다

5. 하위 쿼리를 피하세요. 대신 조인 사용

6. 쿼리 캐싱 사용

• 쿼리 결과가 자주 변경되지 않으면 MySQL의 쿼리 캐시를 사용하세요.

사용자 및 주문 목록과 자주 변경되지 않는 기타 사항

7. 대형 테이블 파티션 나누기

위 내용은 MySQL의 쿼리 최적화는 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 데이터베이스 성능을 향상하는 데 중요합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!