대형 MySQL 테이블에 대한 효과적인 인덱싱 전략 구현

효과적인 인덱싱 전략은 맹목적으로 추가되지 않고 쿼리 패턴, 데이터 배포 및 비즈니스 요구와 결합되어야합니다. 1. 공통 쿼리 경로를 이해하고, 멀티 필드 조합, 정렬 또는 그룹화 작업에 대한 공동 인덱스 설정 우선 순위를 정하고 인덱스 순서에주의를 기울이십시오. 2. 과도한 인덱싱을 피하기 위해 쓰기 오버 헤드를 줄이고 정기적으로 중복 인덱스를 정리하고 시스템보기를 통해 사용되지 않은 인덱스를 봅니다. 3. 오버레이 인덱스를 사용하여 인덱스 자체에 쿼리에 필요한 필드가 포함되어 있고 테이블 백 작업을 줄이며 읽기 효율을 향상시킵니다. 4. 초대형 테이블의 파티셔닝 및 인덱싱을 고려하고 쿼리 조건과 일치하는 파티션 키를 선택하고 각 파티션에 대해 합리적인 인덱스를 설정하지만 복잡성 및 성능 향상이 필요합니다.

인덱싱은 MySQL 쿼리 성능을 향상시키는 핵심 도구이지만 큰 테이블의 경우 맹목적으로 인덱스를 추가하면 쓰기 및 폐기물 저장 공간이 느려질 수 있습니다. 진정으로 효과적인 인덱싱 전략은 더 많지 않지만 쿼리 패턴, 데이터 배포 및 비즈니스 요구와 함께 설계되어야합니다.

1. 쿼리 모드를 이해하고 필요에 따라 인덱스를 만듭니다.

WHERE 절을 볼 때 인덱스를 추가하지 마십시오. 일반적으로 사용되는 쿼리 경로의 모습을 알아 내야합니다. 예를 들어:

• 조건에 종종 나타나는 분야는 무엇입니까?
• 여러 필드가 쿼리를 결합하는 상황이 있습니까?
• 정렬 (주문) 또는 그룹화 (그룹 별) 작업이 있습니까?

예를 들어, 주문 테이블 주문이 있습니다. 대부분의 쿼리가 user_id 와 created_at 의 조합으로 필터링되면 조인트 인덱스 (user_id, created_at) 가 두 개의 단일 열 인덱스보다 효율적입니다.

참고 : Union Index가 순서대로 진행됩니다. (a, b) WHERE a = ? 그리고 WHERE a = ? AND b = ? , 그러나 여기서 WHERE b = ? .

2. 과도한 지표를 피하고 쓰기 오버 헤드를 제어하십시오

데이터가 삽입, 업데이트 또는 삭제 될 때마다 MySQL은 모든 관련 인덱스를 동시에 업데이트해야합니다. 수천만 행이있는 테이블에 7 ~ 8 개의 인덱스를 추가하면 쓰기 속도가 훨씬 느려집니다.

제안 된 관행 :

• 더 이상 사용되지 않는 인덱스, 특히 테스트 단계에서 남은 "임시"인덱스 삭제
• 자주 업데이트되었지만 거의 쿼리되지 않은 필드의 경우 인덱싱을 피하십시오.
• ALTER TABLE ... DROP INDEX 정기적으로 중복 인덱스를 청소하십시오.

다음 명령문을 사용하여 사용되지 않은 인덱스를 볼 수 있습니다.

 sys.schema_unused_indexes에서 *를 선택하십시오.

이를 통해 실제로 삭제할 수있는 인덱스를 찾는 데 도움이됩니다.

3. 오버레이 인덱스를 사용하여 연속 테이블을 줄입니다

인덱스 자체는 인덱스 자체에 쿼리에 필요한 모든 필드가 포함되어 있으므로 데이터베이스는 기본 키 인덱스에서 데이터 행을 검색 할 필요가 없으므로 I/O를 저장합니다.

예를 들어, 다음과 같은 쿼리가 있다고 가정합니다.

 상태 = 'active'인 사용자 중에서 이름을 선택하십시오.

status 필드에 인덱스가 있지만이 필드 만 포함하는 경우 MySQL은 여전히 ​​이름을 확인하기 위해 테이블로 돌아 가야합니다. 그러나 조인트 인덱스 (status, name) 가 설정되면 인덱스를 직접 맞고 쿼리를 완료 할 수 있습니다.

이 최적화 방법은 특히 더 많은 판독 및 적은 읽기가있는 보고서 유형 쿼리에 특히 적합합니다.

4. 파티션과 색인 사이의 조정을 고려하십시오

단일 테이블의 데이터 볼륨이 매우 큰 경우 (예를 들어 수억 레코드와 같은) 인덱스가 있더라도 인덱스 트리가 너무 깊기 때문에 쿼리 효율에 영향을 줄 수 있습니다. 현재 파티션 테이블 사용을 고려할 수 있습니다.

일반적인 파티션 방법은 시간 범위 별 분할, 해시 별 분할 등을 포함합니다. 주목해야 할 것은 다음과 같습니다.

• 파티션 키는 쿼리 조건의 필드와 일치합니다.
• 각 파티션에는 자체 인덱스 구조가 있으므로 분할 후 인덱스 전략을 다시 평가해야합니다.
• 파티션을 사용하는 것이 확실히 빠를 것이라고 생각하지 말고 어느 정도 복잡성을 가져옵니다.

예를 들어, 로그 테이블이있는 경우 매일 수백만 개의 새 데이터를 추가하면 log_date 로 범위를 분할하고 각 파티션에 (user_id, log_date) 의 색인을 추가하여 사용자 동작을 신속하게 찾을뿐만 아니라 파티션 크기를 제어 할 수 있습니다.

기본적으로 그게 다야. 색인 최적화는 밤새 달성 할 수있는 것이 아닙니다. 핵심은 쿼리 성능을 지속적으로 관찰하고 실행 계획을 분석하며 인덱스 구조를 정기적으로 유지하는 것입니다. 복잡하지는 않지만 무시하기 쉽습니다.

위 내용은 대형 MySQL 테이블에 대한 효과적인 인덱싱 전략 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!