Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 인덱스 작업을 만드는 방법

대규모 데이터 저장 및 처리에서 MySQL은 효율적이고 안정적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 널리 사용됩니다. 인덱싱은 쿼리 작업 속도를 높이고 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 MySQL의 가장 중요한 기능 중 하나입니다. Go 언어를 사용하여 MySQL 인덱스 작업을 수행하는 과정에서 몇 가지 핵심 사항에 주의해야 합니다. 아래에서 하나씩 소개하겠습니다.

1. 테이블 엔진 사용하기

MySQL의 테이블 엔진은 여러 유형으로 나뉘는데, 그중 MyISAM과 InnoDB가 가장 일반적으로 사용됩니다. MyISAM은 읽기 성능에 장점이 있는 반면, InnoDB는 트랜잭션 처리 및 동시성 성능이 더 우수하므로 InnoDB를 기본 테이블 엔진으로 사용하는 것이 좋습니다. 테이블을 생성할 때 ENGINE=InnoDB 매개변수를 지정할 수 있습니다. 예:

CREATE TABLE users (
  id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  age INT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

2. 올바른 인덱스 만들기

올바른 인덱스 디자인은 데이터베이스 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 잘못된 인덱스 디자인은 쿼리 효율성을 감소시킵니다. . MySQL 인덱스 작업에 Go 언어를 사용할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.

(1) SELECT * 문은 모든 열의 정보를 읽어 쿼리 효율성이 떨어지므로 사용을 피하십시오. 쿼리할 컬럼은 실제 상황에 맞게 선택해야 합니다.

(2) 인덱스는 구별도가 높은 컬럼에 구축되어야 합니다. 즉, 컬럼의 값이 고유할수록 인덱스 효율성이 높아집니다. 예를 들어 사용자 테이블의 id 필드는 좋은 인덱스 열입니다.

(3) 여러 열에서 쿼리할 때는 조인트 인덱스를 사용해야 합니다. 즉, 여러 열의 인덱스를 하나로 병합하는 것입니다. 예를 들어 사용자 테이블의 이름 및 연령 필드를 모두 쿼리하는 쿼리는 다음 명령문을 사용하여 공동 인덱스를 생성할 수 있습니다.

CREATE INDEX idx_name_age ON users (name, age);

(4) 인덱스 열에 함수나 표현식을 사용하면 인덱스를 사용할 수 없게 되므로 사용하지 마세요. . 예를 들어, 다음 문에서 UPPER 함수를 사용하여 이름 필드를 변환하면 인덱스가 무효화됩니다.

SELECT * FROM users WHERE UPPER(name) = 'JACK';

(5) 너무 긴 인덱스 열을 사용하면 인덱스 효율성이 떨어지므로 사용하지 마세요. 인덱스 컬럼은 64자 이내로 제어하는 ​​것을 권장합니다.

3. 연결 풀 사용

연결 풀을 사용하면 시스템이 MySQL 데이터베이스에 연결하는 횟수를 줄여 실행 효율성을 높일 수 있습니다. Go 언어에서는 golang.org/x/database/mysql 패키지의 DB 구조를 사용하여 연결 풀링을 구현할 수 있습니다. 예:

import (
  "database/sql"
  _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
  db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname")
  if err != nil {
    panic(err.Error())
  }
  defer db.Close()

  db.SetMaxIdleConns(10)
  db.SetMaxOpenConns(100)

  // ...
}

그 중 SetMaxIdleConns()는 연결 풀의 최대 유휴 연결 수를 지정하고, SetMaxOpenConns()는 연결 풀의 최대 활성 연결 수를 지정합니다.

즉, Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 인덱스 작업을 생성하려면 인덱스 설계 및 연결 풀 사용에 주의가 필요합니다. 올바른 인덱스 디자인은 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있으며, 연결 풀은 MySQL에 대한 연결 수를 줄여 실행 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Go 언어를 사용하여 고성능 MySQL 인덱스 작업을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!