MySQL 인덱스 최적화 전략

이 섹션의 뒷부분에서는 인덱스 추가 시 사용되는 전략을 최적화하기 위해 인덱스의 실제 트리거링을 설명하기 위해 실용적이고 이해하기 쉬운 예를 사용합니다.

1. 인덱스 유형

1.1 B-트리 인덱스

참고: 넓은 의미에서는 모두 균형 트리를 사용하지만, 구체적인 구현은 각 엔진마다 약간씩 다릅니다.

예를 들어 엄밀히 말하면 NDB 엔진은 T-tree, Myisam을 사용하고 innodb는 기본적으로 B-tree 인덱스를 사용합니다

그러나 추상적으로는- - -B-트리 시스템은 "정렬된 빠른 검색 구조"로 이해될 수 있습니다. 자세한 분석은 Mysql-index-BTree 유형 [Simplified]

1.2 해시 인덱스

를 참조하세요. 메모리 테이블에서 기본값은 해시 인덱스이고, 해시의 이론적 쿼리 시간 복잡도는 O(1)

질문: 해시 검색이 매우 효율적인데 왜 모두 해시 인덱스를 사용하지 않습니까?

답변:

1: 해시 함수에 의해 계산된 결과는 무작위입니다. 예를 들어 데이터가 디스크에 배치되어 있으면 기본 키가 id이고 id가 커질수록 id에 해당하는 행이 디스크에 무작위로 배치됩니다.

2: 범위 쿼리를 최적화할 수 없습니다.

3: 접두사 인덱스를 사용할 수 없습니다. 필드 열 "hellopworld"의 값, 인덱스 추가, 쿼리 xx=helloword이면 자연스럽게 인덱스를 사용할 수 있고, xx=hello, 인덱스(왼쪽 접두사 인덱스)를 사용할 수도 있습니다. hash('helloword')와 hash('hello')의 관계는 여전히 무작위이기 때문입니다. 사실 HASH가 정확하기 때문입니다.

4: 정렬을 최적화할 수 없습니다.

5 : 행 백업이 필요합니다. 즉, 인덱스를 통해 데이터 위치를 얻으려면 테이블로 돌아가서 데이터를 가져와야 합니다.

2. btree 인덱스에 대한 일반적인 오해

2.1 조건에 자주 사용되는 열에 인덱스를 추가하는 경우

예: cat_id=3, 가격>100 //세 번째 열, 100위안 이상 제품 쿼리

오류: cat_id에 있으며, 가격에 인덱스가 추가됩니다.

오류: 독립적인 인덱스 구조이므로 cat_id 또는 Price 인덱스만 사용할 수 있으며 동시에 하나만 사용할 수 있습니다. 자세한 배열 설명은 MySQL의 직관적인 인덱스 구조 설명

을 참조하세요. 2.2 다중 열 인덱스에서 인덱스가 작동하려면 왼쪽 접두사 요구 사항을 충족해야 합니다. .

오류: 여러 열에 인덱스를 생성한 후 어떤 열을 쿼리하든 인덱스가 작동합니다.

인덱스(a,b,c)를 예로 들어

3. 요약:

1. 결합 인덱스의 순서는 왼쪽 접두사 원칙을 따르며 SQL 문의 where 조건은 레이어별로 일관성이 있어야 합니다. 위의 쿼리 예제 4 및 5와 같은 컨텍스트가 없습니다.

2. 와 같은 범위 쿼리가 포함되면 이 쿼리 뒤의 인덱스는 7

3처럼 사용할 수 없습니다. 한 번에 한 레이어씩 중첩할 때 순서 정렬이 사용되며 순서 정렬은 where 조건에 참여하지 않으므로 [where field a order by field a] 문제에 주의하세요. 실제로 [order a]는 false입니다. 제안은 이미 a와 같기 때문에 어떤 하위 순서를 배치해야 하는지

4. 선택 쿼리의 where에는 여러 조건이 없지만 순서에 주의해야 합니다. 인덱스를 추가해도 마찬가지입니다.

5. 그룹화 시 그룹 작동 방식: 먼저 order_by 정렬로 임시 테이블을 생성하고, 인덱스를 구축하면 임시 테이블을 생성할 필요가 없어 인덱스가 그룹에 유효하게 됩니다.

위 내용은 Mysql-index 최적화 전략 내용입니다. 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(m.sbmmt.com)를 참고해주세요!