MySQL 데이터베이스 전처리(준비문) 성능 테스트 소개

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1. 전처리는 무엇을 합니까

데이터베이스 문을 제출하면 해당 문은 데이터베이스 서비스인 데이터베이스에 도달합니다. 서비스에서는 이 SQL 문을 구문 확인 등으로 구문 분석하고 쿼리 조건을 차례로 최적화한 후 실행해야 합니다. 전처리를 위해 간단히 말하면 클라이언트와 데이터베이스 서비스 간의 원래 상호 작용은 두 번으로 나뉩니다. 먼저 데이터베이스 문을 제출하고 데이터베이스 서비스가 먼저 문을 구문 분석하도록 합니다. 둘째, 매개변수를 제출하고 명령문을 호출한 후 실행합니다. 이런 방식으로 여러 번 반복적으로 실행되는 명령문에 대해 데이터베이스 명령문을 한 번 제출하고 구문 분석한 후 방금 구문 분석된 명령문을 계속해서 호출하여 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 명령문을 여러 번 구문 분석하는 시간이 절약됩니다. 효율성 향상이라는 목적을 달성하기 위해. ㅋㅋㅋ > . 매우 중요한 점은 SQL 문의 일부 키워드가 아닌 값만 자리 표시자에 바인딩할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, "select * from Student where Student.id = ?"라는 명령문이 있습니다. 자리 표시자(?)가 "1 또는 1=1"인 경우 "1 또는 1=1"은 값으로 간주됩니다. 즉, `` 기호로 묶인 것입니다. 마지막으로 이 잘못된 구문은 문제가 발생했습니다. 이를 통해 SQL 주입(SQL 주입)의 취약점을 달성합니다. ㅋㅋㅋ                                                               .

2. `performance_schema`.`prepared_statements_instances` 테이블 소개

                                               sql 스크립트를 실행합니다. '%prepare%'와 같은 전역 변수를 표시합니다. '

'라는 최대 레코드 수를 확인할 수 있습니다. 아니면 `Performance_schema`.`prepared_Statements_instances? 작성된 명세서의 일부 기본 정보 및 성능 데이터를 기록하는 데 사용됩니다. 예를 들어 준비된 문의 ID, 준비된 문의 이름, 준비된 문의 특정 문의 내용, 준비된 문의 실행 횟수, 각 실행에 소요되는 시간, 각 준비된 스레드 ID 진술이 속한다 등 준비된 명령문을 생성하면 데이터 조각이 이 테이블에 삽입됩니다. 준비된 문은 연결을 기반으로 합니다. 연결이 끊어지면 준비된 문은 자동으로 삭제됩니다. 그러나 `performance_schema`.`prepared_statements_instances` 테이블은 전역 테이블이며 데이터베이스 연결과 아무 관련이 없습니다. 이 데이터를 통해 우리는 1. 코드에서 실행된 명령문이 실제로 전처리되었는지 여부, 2. 전처리된 명령문의 실행을 이해함으로써 비즈니스에서 명령문을 전처리해야 하는지 여부를 판단할 수 있습니다.

3. qt 준비 기능 설명

내 프로젝트 요구에 따라 이 테스트의 클라이언트 코드는 Qt를 사용합니다. 여기에 주요 기능이 기록되어 있습니다: QSqlQuery 클래스의 준비 기능입니다. prepare 함수를 호출하는 것은 데이터베이스에 명령을 제출하여 준비된 문을 생성하는 것입니다. 이는 호출 중에 데이터베이스 서비스와 상호 작용이 있음을 의미합니다. 동일한 QSqlQuery 클래스 객체가 두 번째로 prepare를 호출하면 첫 번째 prepare 호출에 의해 생성된 준비된 문이 삭제되고 두 개의 준비된 문이 정확히 동일하더라도 준비된 문이 생성된다는 점에 유의해야 합니다. 같은. QSqlQuery의 exec 함수를 호출하면 이전에 QSqlQuery에 의해 생성된 준비된 명령문도 삭제됩니다. 따라서 쿼리가 끝나면 연결이 닫히거나 쿼리가 다른 문을 실행하여 `performance_schema`.`prepared_statements_instances` 테이블에 관련된 준비된 문에 대한 기록이 없고, 준비된 문이 실패했습니다. 실제로 Qt의 접근 방식을 사용하면 준비된 명령문을 수동으로 삭제하지 않아도 됩니다.

4. 실험적 추측 performance_schema_max_prepared_statement_instances’的系统变量。其值为0表示不启用预处理语句性能数据记录表`performance_schema`.`prepared_statements_instances`；-1表示记录的数量动态处理；其他正整数值则表示performance_schema_max_prepared_statement_instances

정기적으로 실행되는 명령문과 전처리 후 실행되는 명령문의 차이점은 여러 번 실행하는 경우 전처리된 명령문은 SQL 문을 한 번만 구문 분석하면 되고 전송하는 데 더 많은 시간이 소요된다는 것입니다. 매개변수와 바인딩된 매개변수에 관한 것입니다. 준비된 문은 결과를 반환할 때 이진 전송 프로토콜을 사용하는 반면 일반 문은 텍스트 형식 전송 프로토콜을 사용합니다. 그러므로 우리는 다음과 같은 추측을 하고 이를 검증한다.

1. 간단한 문장을 실행하면 일반 실행과 전처리 실행의 성능 차이가 별로 없습니다. 준비된 문은 복잡한 문을 반복적으로 실행할 때만 장점을 보여줍니다.

2. 쿼리 결과 세트의 데이터 양이 많을 경우 준비된 문장을 사용하면 성능상의 이점을 얻을 수 있습니다. 5. 실험 데이터 기록/단위 밀리초

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은 select * from task.taskId in (?) is 10001000698222아니요 select * task.taskId가 (arr)is10001000667783isselect * task.taskId = ?is11000 12604Notask.taskId = idYes11000951인 작업에서 *를 선택하세요. 5 은 작업 a LEFT JOIN task_file b ON a.taskId = b.task_id 여기서 a.taskName은 '%s%' 및 b.file_id > 100000 및 b.file_id < 200000 및 a.taskId = ? ";Yes2100021306Noselect * from task a LEFT JOIN task_file b ON a.taskId = b.task_id 여기서 a.taskName like '%s% ' 및 b.file_id > 100000 및 b.file_id < 200000 및 a.taskId = 32327";Yes2100014807예 작업에서 *를 선택하세요. task.taskId in (?)No10001000570518No task.taskId가 (arr)NoNo 아니요 NoNo

인 작업에서 선택
	인 작업에서 *를 선택하세요. 1000	1000	56235		9	은 task.taskId = ?
1	1000	217		10인 작업에서 *를 선택합니다.	No	작업에서 *를 선택하세요. task.taskid = ID
1	1000	204		11	은	Select * from task a left job task_file b on a.taskid = b.task_id 여기서 a.taskname은 ' %s%' 및 b.file_id > 100000 및 b.file_id < 200000 및 a.taskId = ? ";
2	1000	366		12	No	select * from task a LEFT JOIN task_file b ON a.taskId = b.task_id 여기서 a.taskName like '%s% ' 및 b.file_id > 100000 및 b.file_id < 200000 및 a.taskId = 32327";
2	1000	380		6. 결론 실험 데이터 결과는 예상했던 것과 조금 다르지만, 테스트 코드와 테스트 과정을 반복해서 확인한 결과, 테스트 자체에는 문제가 없는 것으로 확인되었습니다. 실험 데이터를 고려하여 다음과 같은 결론을 내립니다. 1. 실험 5와 6을 비교하고 실험 11과 12를 비교하여 추측 1이 틀렸다는 결론을 내릴 수 있습니다. 결론은 다음과 같습니다. 간단한 명령문과 복잡한 명령문에서 MySQL 전처리와 일반 쿼리 간에는 큰 성능 차이가 없습니다. 2. 실험 1과 실험 2를 비교하고, 실험 7과 실험 8을 비교하면 추측 2가 틀렸다는 결론을 내릴 수 있습니다. 결론은 다음과 같습니다. MySQL 전처리 결과와 일반 쿼리 결과 사이에 데이터 전송에 큰 성능 차이가 없습니다. 3. 그리고 원격 데이터베이스와 로컬 데이터베이스의 실험 데이터를 비교합니다. 결론은 다음과 같습니다. MySQL 데이터베이스는 로컬 데이터 작업에 상당한 성능 향상을 가져올 것입니다. 관련 무료 학습 권장 사항: mysql 데이터베이스(동영상)

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