이 기사의 내용은 Python에서 프로세스 풀의 간단한 구현 코드에 대한 것입니다. 필요한 친구가 참고할 수 있기를 바랍니다.
where, order by 및 group by에 사용되는 모든 열에 인덱스를 추가합니다. where,order by和group by的列上添加索引索引除了能够确保唯一的标记一条记录，还能是MySQL服务器更快的从数据库中获取结果。索引在排序中的作用也非常大。
Mysql的索引可能会占据额外的空间，并且会一定程度上降低插入，删除和更新的性能。但是，如果你的表格有超过10行数据，那么索引就能极大的降低查找的执行时间。
强烈建议使用“最坏情况的数据样本”来测试MySql查询，从而更清晰的了解查询在生产中的行为方式。
假设你正在一个超过500行的数据库表中执行如下的查询语句：
mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'
上述查询会迫使Mysql服务器执行一个全表扫描来获得所查找的数据。
型号，Mysql提供了一个特别的Explain语句，用来分析你的查询语句的性能。当你将查询语句添加到该关键词后面时，MySql会显示优化器对该语句的所有信息。
如果我们用explain语句分析一下上面的查询，会得到如下的分析结果：
mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | customers | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
可以看到，优化器展示出了非常重要的信息，这些信息可以帮助我们微调数据库表。首先，MySql会执行一个全表扫描，因为key列为Null。其次，MySql服务器已经明确表示它将要扫描500行的数据来完成这次查询。
为了优化上述查询，我们只需要在customer_id这一列上添加一个索引m即可：
mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
如果我们再次执行explain语句，会得到如下结果：
mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | customers | NULL | ref | customer_id | customer_id | 13 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
从上述的输出结果，显然MySQL服务器会使用索引customer_id来查询表格。可以看需要扫描的行数为1。虽然我只是在一个行数为500的表格中执行这条查询语句，索引在检索一个更大的数据集的时候优化程度更加明显。
有时候，你可能需要在查询中使用or操作符进行比较。当or关键字在where子句中使用频率过高的时候，它可能会使MySQL优化器错误的选择全表扫描来检索记录。union子句可以是查询执行的更快，尤其是当其中一个查询有一个优化索引，而另一个查询也有一个优化索引的时候。
比如，在first_name和last_name上分别存在索引的情况下，执行如下查询语句：
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'
上述查询和下面使用union合并两条充分利用查询语句的查询相比，速度慢了许多。
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students where last_name like 'Ade%'
当查询中存在前导通配符时，Mysql无法使用索引。以上面的student表为例，如下的查询会导致MySQL执行全表扫描，及时first_name字段上加了索引。
mysql> select * from students where first_name like '%Ade'
使用explain分析得到如下结果：
mysql> explain select * from students where first_name like '%Ade' ; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | students | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 11.11 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
如上所示，Mysql将扫描全部500行数据，这将使得查询极其缓慢。
如果你正面临着使用通配符查询数据，但是并不想降低数据库的性能，你应当考虑使用MySQL的全文检索（FTS），因为它比通配符查询快得多。除此以外，FTS还能够返回质量更好的相关结果。
添加一个全文检索索引到student样表上的语句如下：
mysql> alter table students add fulltext(first_name, last_name)';
mysql> select * from students where match(first_name, last_name) against ('Ade');在上面的例子中，我们针对搜索关键字Ade
mysql> explain Select * from students where match(first_name, last_name) AGAINST ('Ade');
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
| 1 | SIMPLE | students | NULL | fulltext | first_name | first_name | 0 | const | 1 | 100.00 | Using where; Ft_hints: sorted |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
Model, Mysql은 쿼리 문의 성능을 분석하기 위해 특별한 Explain 문을 제공합니다. 키워드 뒤에 쿼리 문을 추가하면 MySql은 최적화 프로그램이 해당 문에 대해 가지고 있는 모든 정보를 표시합니다. explain 문을 사용하여 위 쿼리를 분석하면 다음과 같은 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
rrreee위 쿼리를 최적화하려면 customer_id 열에 인덱스 m만 추가하면 됩니다.
explain 문을 다시 실행하면 다음과 같은 결과를 얻게 됩니다.
rrreee 🎜위의 결과 출력에서 MySQL 서버는 테이블을 쿼리하기 위해 customer_id 인덱스를 사용할 것이 분명합니다. 스캔할 행 수가 1개임을 알 수 있습니다. 비록 500개의 행이 있는 테이블에서만 이 쿼리를 실행하고 있지만, 더 큰 데이터 세트를 검색할 때 인덱스가 훨씬 더 최적화됩니다. 🎜🎜2. Union을 사용하여 Like 문을 최적화하세요🎜🎜때때로 비교를 위해 쿼리에 or 연산자를 사용해야 할 수도 있습니다. where 절에서 or 키워드가 너무 자주 사용되면 MySQL 최적화 프로그램이 실수로 레코드를 검색하기 위해 전체 테이블 스캔을 선택하게 될 수 있습니다. Union 절을 사용하면 특히 쿼리 중 하나에 최적화된 인덱스가 있고 다른 쿼리에도 최적화된 인덱스가 있는 경우 쿼리 실행 속도가 빨라집니다. 🎜🎜예를 들어first_name과 last_name에 대한 인덱스가 있는 경우 다음 쿼리 문을 실행합니다. 🎜rrreee🎜위 쿼리와 다음 쿼리를 Union을 사용하여 병합하여 만듭니다. 두 쿼리를 모두 사용하면 명령문 쿼리에 비해 속도가 훨씬 느려집니다. 🎜rrreee🎜3. 앞에 와일드카드가 있는 표현식을 사용하지 마세요.🎜🎜Mysql은 쿼리에 앞에 와일드카드가 있으면 인덱스를 사용할 수 없습니다. 위의 학생 테이블을 예로 들면, 다음 쿼리는 MySQL이 전체 테이블 스캔을 수행하고 적시에 first_name 필드에 인덱스를 추가하도록 합니다. 🎜rrreee🎜설명 분석을 사용하여 다음과 같은 결과를 얻었습니다. 🎜rrreee🎜위에 표시된 것처럼 Mysql은 500행의 데이터를 모두 스캔하므로 쿼리 속도가 매우 느려집니다. 🎜🎜4. MySQL의 전체 텍스트 검색을 최대한 활용하세요🎜🎜데이터 쿼리에 와일드카드 문자를 사용해야 하지만 데이터베이스 성능을 저하시키고 싶지 않다면 MySQL의 전체 텍스트 검색(FTS)을 사용하는 것이 좋습니다. ), 와일드카드 쿼리보다 훨씬 빠르기 때문입니다. 이 외에도 FTS는 더 나은 품질의 관련 결과를 반환할 수 있습니다. 🎜🎜학생 샘플 테이블에 전체 텍스트 검색 인덱스를 추가하는 명령문은 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜위의 예에서는 검색 키워드 Ade와 일치시키려는 열(first_name, last_name)을 지정했습니다. . 쿼리 최적화 프로그램이 위 명령문을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻게 됩니다. 🎜rrreee🎜5. 데이터베이스 아키텍처 최적화 🎜🎜Normalization🎜🎜 먼저, 약간의 손실이 있더라도 모든 데이터베이스 테이블을 정규화합니다. 예를 들어, 고객 및 주문 데이터를 기록하기 위해 두 개의 테이블을 생성해야 하는 경우 주문 테이블에서 고객 ID로 고객을 참조해야 하며 그 반대로는 안됩니다. 아래 다이어그램은 데이터 중복 없이 설계된 데이터베이스 아키텍처를 보여줍니다. 🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜또한 유사한 값을 저장하려면 동일한 데이터 유형 클래스를 사용하세요. 🎜🎜최고의 데이터 유형을 사용하세요🎜🎜MySQL은 정수, 부동 소수점, 실수, 날짜, 날짜/시간, varchar, 텍스트 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 데이터베이스 테이블을 디자인할 때에는 특성을 만족할 수 있는 가장 짧은 데이터 타입을 사용하도록 노력해야 합니다. 🎜🎜예를 들어 시스템 사용자 테이블을 설계하고 사용자 수가 100명을 초과하지 않는 경우 user_ud에 'TINYINT' 유형을 사용해야 합니다. 이 유형의 값 범위는 -128~128입니다. 필드에 날짜 유형 값을 저장해야 하는 경우 쿼리할 때 복잡한 유형 변환을 수행할 필요가 없으므로 datetime 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 🎜값이 모두 숫자형인 경우 Integer를 사용하세요. 계산을 수행할 때 Integer 유형의 값은 Text 유형의 값보다 빠릅니다.
NULL은 열에 값이 없음을 의미합니다. 이러한 유형의 값은 데이터베이스 결과에 해를 끼칠 수 있으므로 가능하면 피해야 합니다. 예를 들어, 데이터베이스에 있는 모든 주문 금액의 합계를 구해야 하는데 주문 레코드의 금액이 null인 경우 null 포인터에 주의를 기울이지 않으면 계산에서 예외가 발생할 수 있습니다. 결과. 경우에 따라 열의 기본값을 정의해야 할 수도 있습니다.
위 내용은 MYSQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇입니까? MySQL 쿼리 최적화 방법 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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