목차
올바른 저장 엔진을 사용하십시오
분석을 위해 전략적으로 색인
쿼리 및 스키마 설계를 최적화하십시오
READ-HEAVE Workload에 대한 MySQL 구성을 조정하십시오
데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

Aug 01, 2025 am 12:46 AM

보고 및 분석을위한 MySQL을 최적화하려면 대부분의 경우 InnoDB를 사용하고 READ가 많은 정적 데이터를 위해 MyISAM을 사용하여 올바른 스토리지 엔진을 선택하십시오. 1) 트랜잭션 및 동시성에는 InnoDB를 사용하거나 읽기 전용 시나리오에는 MYISAM을 사용하십시오. 2) 자주 필터링되고 그룹화 된 열에 복합 인덱스를 적용하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 커버링 인덱스를 활용하십시오. 3) 필요할 때 테이블을 제거하고 집계에 요약 테이블을 사용하고 선택을 피하십시오 *. 4) innodb_buffer_pool_size 증가, 쿼리 캐시 조정 및 성능 모니터링을 위해 느린 쿼리 로그를 활성화하는 등의 MySQL 설정을 조정합니다.

보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

보고 및 분석에 MySQL을 사용하는 경우 기본 설정이 종종 부족합니다. 특히 큰 데이터 세트 나 복잡한 조인을 사용하면 쿼리가 느려질 수 있습니다. 속임수는 스키마와 쿼리를 분석 워크로드에 맞게 최적화하는 것입니다. 분석 워크로드에 적합합니다.

보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

올바른 저장 엔진을 사용하십시오

MySQL은 여러 스토리지 엔진을 제공하지만보고 및 분석을 위해 InnoDB는 일반적으로 최선의 방법입니다. 그것은 거래, 충돌 복구를 지원하며 MyISAM보다 더 나은 동시성 처리를합니다. 또한 대부분의 최신 MySQL 설정에서 기본 엔진입니다.

즉, 읽기 작업을 중단하고 데이터웨어 하우스 시나리오와 같이 데이터를 거의 업데이트하지 않는 경우 일부 테이블에 대해 MyISAM을 고려할 수 있습니다. 읽기 전용 워크로드의 경우 더 빠를 수 있지만 조심해야합니다. 거래 지원이 부족하고 부패가 발생하기 쉽습니다.

보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

한계를 실제로 밀고 있다면 테이블을 분할 할 수도 있습니다. 이는 논리적으로 분할 될 수있는 대형 데이터 세트 (예 : 날짜)를 쿼리 할 때 도움이됩니다. 파티션은 자동으로 속도를 높이는 것이 아니라 쿼리가 데이터에 액세스하는 방법과 일치해야한다는 것을 기억하십시오.

분석을 위해 전략적으로 색인

인덱스는 중요하지만 분석에서는 종종 트랜잭션 시스템과는 다른 인덱싱 전략이 필요합니다. 예를 들어,보고 쿼리는 종종 지역, 제품 범주 또는 사용자 유형과 같은 치수별로 시간 범위와 그룹을 필터링합니다.

보고 및 분석을위한 MySQL 최적화

다음은 몇 가지 팁입니다.

  • 일반적으로 사용되는 필터 및 그룹 별 열의 복합 인덱스는 많은 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, regiondate 별로 판매 데이터를 종종 쿼리하는 경우 (region, date) 의 복합 지수로 인해 속도가 상승 할 수 있습니다.
  • 과도한 인덱싱을 피하십시오. 각 색인은 오버 헤드를 추가하여 작업을 작성하고 공간을 차지합니다.
  • 쿼리에 필요한 모든 열이 포함 된 인덱스 인덱스 인덱스 사용을 고려하십시오. 이를 통해 MySQL은 테이블에 도달하지 않고 인덱스에서 직접 데이터를 검색 할 수 있습니다.

또한 저 카디 컬스 열의 인덱스 (값이 적은 status 필드와 같은)는 일반적으로 많은 도움이되지 않으며 심지어 속도를 늦출 수도 있습니다.

쿼리 및 스키마 설계를 최적화하십시오

분석에서는 여러 테이블에 합류하거나 수백만 행에 걸쳐 집계를 수행하는 것이 일반적입니다. 빨리 유지하려면 :

  • 적절한 경우 비정상화 . 대형 데이터 세트에서 너무 많은 테이블을 결합하면 느리게 진행됩니다. 두 개의 테이블을 함께 합류하는 경우 테이블을 결합하거나 중복 데이터를 선택적으로 저장하는 것을 고려하십시오.
  • 일반적인 집계에 요약 테이블 또는 구체화 된 뷰 (트리거 또는 예약 작업을 통해)를 사용하십시오. 예를 들어, 종종 월별 판매 보고서를 실행하는 경우 매일 총계를 요약 테이블로 배치하십시오.
  • SELECT * 피하십시오 *. 필요한 열만 가져 오십시오. 디스크 I/O 및 메모리 사용량을 줄입니다.

또한 쿼리 패턴이 스키마와 일치하는지 확인하십시오. 날짜 범위별로 지속적으로 필터링하는 경우 날짜 차원 테이블을 사용하거나 날짜별로 분할하면 많은 시간을 절약 할 수 있습니다.

READ-HEAVE Workload에 대한 MySQL 구성을 조정하십시오

MySQL의 기본 설정은 종종 일반적인 목적 사용을위한 것입니다. 보고하려면 몇 가지 주요 매개 변수를 조정하려고합니다.

  • innodb_buffer_pool_size 증가 - 더 많은 데이터와 인덱스가 메모리에 머무를 수 있으므로 자주 액세스하는 테이블의 성능을 크게 향상시킵니다.
  • query_cache_typequery_cache_size 조정하지만 데이터가 너무 자주 변경되지 않은 경우에만 조정하십시오. 매우 역동적 인 환경에서 쿼리 캐시는 병목 현상이 될 수 있습니다.
  • 많은 동시 보고서를 실행하는 경우 max_connections 높이고 시스템 리소스를 주시하십시오.

또한 느린 쿼리 로그를 활성화하고 정기적으로 검토하십시오. 이를 통해 최적화가 필요한 장기 쿼리를 식별하는 데 도움이됩니다.


이는보고 및 분석을위한 MySQL을 최적화하기위한 확실한 출발점입니다. 그것은 마술이 아닙니다 - 단지 사려 깊은 스키마 디자인, 스마트 인덱싱 및 작업 부하에 맞게 조정되었습니다.

위 내용은 보고 및 분석을위한 MySQL 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 재무 시스템에 최적화되어야합니다. 1. 1. 소수점 유형을 사용하여 정확성을 보장하기 위해 재무 데이터를 사용해야하며 시간대 문제를 피하기 위해 시간 필드에서 DateTime을 사용해야합니다. 2. 인덱스 디자인은 합리적이어야하며, 인덱스를 구축하기위한 필드의 자주 업데이트를 피하고 쿼리 순서로 인덱스를 결합하고 정기적으로 쓸모없는 색인을 청소하십시오. 3. 트랜잭션을 사용하여 일관성을 보장하고, 거래 세분성을 제어하고, 긴 트랜잭션과 비 코어 운영을 피하고, 비즈니스에 따라 적절한 격리 수준을 선택하십시오. 4. 시간별로 히스토리 데이터를 파티션하고, 콜드 데이터를 보관하고 압축 테이블을 사용하여 쿼리 효율성을 향상시키고 스토리지를 최적화합니다.

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대형 테이블을 다룰 때 MySQL 성능 및 유지 보수 가능성은 직면하고 구조 설계, 인덱스 최적화, 테이블 하위 테이블 전략 등을 시작해야합니다. 1. 기본 키 및 색인을 합리적으로 설계해야합니다. 자체 증가 정수를 기본 키로 사용하여 페이지 분할을 줄이는 것이 좋습니다. 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리 효율성을 향상시킵니다. 느린 쿼리 로그를 정기적으로 분석하고 유효하지 않은 인덱스를 삭제하십시오. 2. 파티션 테이블의 합리적 사용 : 시간 범위 및 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시키기위한 기타 전략에 따른 파티션이지만 분할 및 절단 문제에주의를 기울여야합니다. 3. 분리 및 도서관 분리를 읽고 쓰고 쓰는 것을 고려하십시오 : 읽기 및 쓰기 분리는 메인 라이브러리의 압력을 완화시킵니다. 라이브러리 분리 및 테이블 분리는 많은 양의 데이터가있는 시나리오에 적합합니다. 미들웨어를 사용하고 거래 및 크로스 스토어 쿼리 문제를 평가하는 것이 좋습니다. 초기 계획과 지속적인 최적화가 핵심입니다.

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MySQL에 모든 데이터베이스를 표시하려면 ShowDatabases 명령을 사용해야합니다. 1. MySQL 서버에 로그인 한 후 ShowDatabase를 실행할 수 있습니다. 현재 사용자가 액세스 할 권한이있는 모든 데이터베이스를 나열하도록 명령. 2. Information_Schema, MySQL, Performance_Schema 및 SYS와 같은 시스템 데이터베이스는 기본적으로 존재하지만 권한이 부족한 사용자는이를 볼 수 없을 수 있습니다. 3. SelectSchema_namefrominformation_schema.schemata를 통해 데이터베이스를 쿼리하고 필터링 할 수도 있습니다. 예를 들어, 사용자가 만든 데이터베이스 만 표시하려면 시스템 데이터베이스를 제외합니다. 사용하십시오

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기존 테이블에 기본 키를 추가하려면 AddPrimarykey 절을 사용하여 Altertable 문을 사용하십시오. 1. 대상 열에 널 값이없고 복제가 없으며 NOTNULL로 정의되어 있는지 확인하십시오. 2. 단일 열차 기본 키 구문은 Altertable 테이블 이름 AddPrimaryKey (열 이름)입니다. 3. 멀티 컬럼 조합 기본 키 구문은 Altertable 테이블 이름 AddPrimaryKey (열 1, 열 2)입니다. 4. 열에서 NULL을 허용하는 경우 먼저 NOTNULL을 설정하도록 수정을 실행해야합니다. 5. 각 테이블에는 하나의 기본 키만이있을 수 있으며 추가하기 전에 기존 기본 키를 삭제해야합니다. 6. 직접 늘려야하는 경우 modify를 사용하여 auto_increment를 설정할 수 있습니다. 작동하기 전에 데이터를 확인하십시오

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