MySQL 쿼리 효율성과 쿼리 속도 최적화를 향상시키는 방법은 무엇입니까?

1. EXPLAIN 키워드를 사용하여 쿼리 문의 결함을 평가하세요

저자는 아래 그림과 같이 테이블의 모든 정보를 얻기 위해 데이터베이스에서 간단한 Select 쿼리 문을 실행했습니다. 이제 데이터베이스 관리자는 이 문을 실행할 때 데이터베이스가 어떤 작업을 수행했는지 또는 이 쿼리 문을 추가로 최적화할 가능성이 있는지 알고 싶어합니다. 이 정보를 알고 싶다면 쿼리 문에 explain 키워드를 추가하면 됩니다.

Select 쿼리 문을 통해 데이터베이스의 테이블에 있는 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 간단한 쿼리문에서는 실행 효율성과 최적화 여지를 도출할 수 없습니다. 좀 더 자세한 정보를 이해하기 위해서는 explain 키워드를 추가해야 합니다. 아래 그림과 같이

Explain 키워드를 추가한 후 시스템은 테이블의 데이터를 쿼리하지 않고 쿼리 과정에서 일부 정보만 표시합니다. 이 정보는 후속 데이터베이스 쿼리 최적화에 매우 유용합니다. 위의 정보를 보면 사용자가 간단한 쿼리를 했다는 것을 알 수 있습니다. 이 쿼리에서는 인덱스, 키워드 또는 Where 문이 사용되지 않습니다. 이러한 이유로 이 쿼리문은 그다지 합리적이지 않습니다. 최종적으로 정확한 결과를 찾을 수는 있지만 쿼리 효율성은 그리 명확하지 않을 수 있습니다. 이를 위해 데이터베이스 전문가는 위에 표시된 정보를 기반으로 최적화를 수행할 수 있습니다. 다음 이미지와 같이 지금 쿼리에 WHERE 문을 추가하면 결과는 어떻게 될까요?

마지막 Extra 필드에 Where 문이 사용되면 시스템은 해당 문이 사용되었음을 표시합니다. 데이터베이스 최적화 중에 결과에서 NULL 필드나 빈 내용이 있는 필드를 캡처해야 합니다. 이러한 장소는 종종 최적화의 초점이 됩니다. 그림과 같이 테이블에 키워드나 인덱스를 설정하여 이 Select 문을 최적화하고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

2. 데이터를 비교할 때 동일한 유형의 열을 사용하여 쿼리 효율성을 높이세요

데이터를 쿼리할 때 조건문에 판단 조건이 추가되는 경우가 있습니다. 이제 사용자 번호별로 연결된 사용자 기본 정보 테이블과 사용자 권한 테이블이라는 두 개의 테이블이 있습니다. 각 사용자의 권한 정보를 조회하려면 사용자 번호를 조회 조건으로 사용해야 합니다. 이제 사용자 기본 정보 테이블의 사용자 번호 필드가 CHAR 유형이고 사용자 권한 테이블의 사용자 번호 필드가 VARCHAR 유형이라고 가정합니다. 이 두 데이터 유형은 모두 문자 유형이지만 동일한 유형은 아닙니다. 이제 이 두 테이블에 대해 상관 쿼리를 수행합니다. 쿼리가 얼마나 효율적인지 가장 먼저 확인해야 할 것은 서로 다른 유형의 문자 데이터이지만 서로 호환된다는 것입니다. 결국에는 올바른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 점을 명확히 한 후, 이 쿼리문이 최적화될 수 있는지 생각해 보겠습니다.

또 다른 가설을 세워보겠습니다. 이제 두 테이블 모두에서 사용자 번호의 데이터 유형은 CHAR입니다. 이제 이 두 테이블에 대해 관련 쿼리를 수행합니다. 얻은 결과가 동일합니까? 테스트 결과는 쿼리 결과는 동일하지만 소요 시간은 다릅니다. 그리고 데이터의 양이 증가할수록 두 쿼리 사이의 시간 차이는 점점 더 길어질 것입니다. 여기에서 우리는 두 쿼리 문이 동일하더라도 쿼리 효율성이 다르다는 것을 알 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서는 데이터 유형이 서로 호환되지만 여전히 비교할 수 있습니다. 그러나 쿼리의 효율성은 영향을 받습니다. 저자는 데이터베이스 쿼리의 효율성을 높이기 위해서는 쿼리 조건문에서 동일한 유형의 컬럼을 비교하는 것이 가장 좋다고 권고한다. 동일한 조건에서 동일한 열 유형은 다른 유형의 열보다 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 많은 양의 데이터가 있는 데이터베이스에서 특히 중요합니다.

그러나 이 최적화에는 데이터 테이블의 열 유형이 포함되어야 합니다. 따라서 데이터 테이블을 디자인할 때 이 점을 고려해야 합니다. 위의 경우에는 이 두 테이블에 사용자 ID 열을 구체적으로 추가할 수 있습니다. 일련의 정수 유형을 사용하여 시스템에서 자동으로 번호를 매길 수 있습니다. 그런 다음 쿼리할 때 원래 사용자 번호 열을 통해 비교하는 대신 이 사용자 ID 열을 통해 비교하세요. 상대적으로 쿼리 작업의 효율성이 높아집니다.

3. 좋아요 키워드 앞에 와일드카드를 사용할 때는 주의하세요

실제로 저자는 많은 데이터베이스 관리자들이 나쁜 습관을 갖고 있다는 사실을 발견했습니다. Like와 같은 키워드를 사용할 때 와일드카드를 무작위로 사용합니다. 예를 들어, 이제 사용자는 "LOOK"이라는 접두어가 붙은 모든 제품 정보를 찾아야 합니다. 쿼리할 때 사용자는 일반적으로 "%LOOK%"와 같은 명령문을 사용하는 데 익숙합니다. 이 조건문은 LOOK라는 접두어가 붙은 제품 정보만 가져오는 것이 아니라 제품 이름에 LOOK라는 단어가 포함된 모든 레코드를 가져옵니다.

최종 결과는 같을 수도 있습니다. 그러나 둘의 쿼리 효율성은 다릅니다. 실제로 이 문제의 대부분은 클라이언트 응용 프로그램의 부적절한 설계로 인해 발생합니다. 예를 들어, 클라이언트 애플리케이션을 디자인할 때 시스템은 기본적으로 % 기호를 표시합니다. 아래 그림과 같이.

시스템이 퍼지 쿼리를 지원할 수 있도록 이 디자인의 의도는 좋습니다. 하지만 실제 사용 시에는 사용자가 문제를 겪을 수 있습니다. 사용자가 질의 시 % 앞에 LOOK라는 단어를 입력하지 않고 % 뒤에 단어를 입력한 경우. 쿼리할 때 커서가 자동으로 % 기호 뒤에 위치하기 때문입니다. 일반적으로 사용자는 입력할 때 커서 위치를 조정하지 않습니다. 이때 위에서 언급한 상황이 발생했다.

예상치 못한 상황을 피하기 위해 저자는 좋아요 뒤에 와일드카드 등의 키워드를 사용할 때 매우 주의할 것을 강력히 권고합니다. 특히 대용량 데이터에서 레코드를 검색할 경우에는 이 와일드카드의 위치를 ​​올바른 위치에 사용해야 합니다. 처음에 다른 와일드카드를 사용할 수 있다면 와일드카드를 사용하지 마십시오.

4. Like 키워드를 대체하려면 다른 형식을 사용해 보세요

위에서 언급했듯이 Like 키워드를 사용할 때는 와일드카드의 위치에 주의해야 합니다. 쿼리 효율성 측면에서는 와일드카드의 위치에 주의하고 '좋아요' 키워드의 사용을 최대한 피해야 합니다. 실제로 SQL 문에서는 Like 키워드를 대체하기 위해 다른 메서드를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 6자리 숫자가 포함된 제품 테이블이 있습니다. 이제 9로 시작하는 제품 번호를 쿼리해야 합니다. 방법

먼저 LIKE “9%”와 같은 키워드를 사용할 수 있습니다. 이 와일드카드의 위치를 ​​기록해 두십시오. 이 조건문은 필요한 결과를 찾을 수 있습니다. 그러나 성능 최적화의 관점에서 볼 때 이 진술은 이를 처리하는 좋은 방법이 아닙니다. 우리는 또한 약간의 타협을 통해서도 이를 달성할 수 있습니다.

두 번째는 기호를 비교하여 달성됩니다. 이 문장은 다음과 같이 재구성될 수 있습니다. 이는 900000에서 999999 사이의 값을 가진 메소드를 사용하여 달성할 수 있습니다. 두 쿼리의 결과는 동일하지만. 그러나 이 문장의 쿼리 시간은 Like 기호를 사용한 위의 문장에 비해 훨씬 짧습니다.

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