Pemilihan pengoptimasi dan indeks berasaskan kos mysql
Asas teras untuk pengoptimuman pertanyaan MySQL untuk memilih indeks ialah model kos berasaskan kos (CBO), yang menentukan penyelesaian optimum dengan menilai kos laluan pelaksanaan yang berlainan. 1. Pengoptimal akan mempertimbangkan faktor -faktor seperti baris pengimbasan, halaman membaca, sama ada untuk kembali ke jadual, sama ada menggunakan sorting atau jadual sementara. 2. Sebab -sebab umum untuk indeks yang tidak dipilih termasuk: pengagihan data yang tidak sekata atau maklumat statistik yang tidak tepat, mengakibatkan anggaran kardinaliti yang salah; Kos jadual sandaran terlalu tinggi, dan pengoptimum percaya bahawa pengimbasan meja penuh lebih cekap; Penulisan pertanyaan menjadikan indeks tidak sah, seperti menggunakan fungsi, pemadanan kabur terkemuka, atau beberapa indeks NO dalam keadaan atau. 3. Adalah disyorkan untuk menjalankan jadual menganalisis dengan kerap, mengelakkan pengindeksan dalam bidang pembahagian rendah, menubuhkan indeks liputan untuk mengurangkan kembali ke jadual, menulis SQL dengan munasabah, dan gunakan Jelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan. Proses keputusan pengoptimuman dapat dilihat melalui menjelaskan analisa atau mengoptimumkan jejak, dan jika perlu, indeks daya dapat digunakan untuk memaksa indeks, tetapi reka bentuk dan statistik harus dioptimumkan terlebih dahulu.
Apabila memilih indeks, pengoptimuman pertanyaan MySQL terutamanya bergantung pada model kos berasaskan kos (CBO) . Ia menilai "kos" pelan pelaksanaan yang berbeza dan kemudian memilih penyelesaian yang dianggapnya optimum. Tetapi kadang -kadang anda akan mendapati bahawa walaupun terdapat indeks, MySQL tidak memerlukannya, dan juga memilih pengimbasan meja penuh. Alasan di sebalik ini sebenarnya berkaitan dengan bagaimana kos anggaran CBO.

Apakah pengoptimuman berasaskan kos?
Pengoptimuman MySQL tidak hanya melihat sama ada terdapat indeks, tetapi melihat indeks mana yang "lebih kos efektif". Ia mengira kos setiap laluan pelaksanaan yang mungkin melalui beberapa data yang dianggarkan, seperti:
- Berapa banyak baris data yang diimbas?
- Berapa banyak halaman yang perlu saya baca?
- Adakah saya perlu mengembalikan meja?
- Adakah jadual penyortiran atau sementara digunakan?
Ini akan menjejaskan pelan pelaksanaan akhir. Dalam erti kata lain, walaupun anda menambah indeks, pengoptimal mungkin tidak merasakan ia berguna , kerana dari pengiraannya, lebih perlahan untuk melalui indeks.

Mengapa indeks tidak dipilih? Alasan umum
1. Pengagihan data yang tidak sekata atau maklumat statistik yang tidak tepat
MySQL menggunakan statistik yang disediakan oleh enjin penyimpanan untuk menganggarkan kos pertanyaan. Sebagai contoh, InnoDB mengekalkan kardinaliti indeks. Jika nilai ini tidak tepat, pengoptimum boleh membuat pertimbangan yang salah.
Contohnya:
Anda mempunyai indeks pada medan jantina (hanya nilai lelaki/wanita). Apabila pengoptimum melihat bahawa selektiviti indeks ini terlalu miskin, lebih baik untuk mengimbas seluruh jadual secara langsung.

Cadangan:
- Jalankan
ANALYZE TABLE
secara berkala untuk mengemas kini statistik. - Jangan indeks medan rendah.
2. Pengoptimuman menganggarkan bahawa harga pulangan ke meja terlalu tinggi
Walaupun beberapa pertanyaan memukul indeks, mereka memerlukan sejumlah besar pengembalian jadual untuk mendapatkan data sebenar. Pada masa ini, pengoptimal boleh menyerah menggunakan indeks ini dan mengimbas secara langsung melalui indeks kluster (indeks utama utama).
Contohnya:
Pilih * dari pengguna di mana umur> 30;
Jika anda telah mengindeks age
tetapi mempunyai banyak data yang memenuhi syarat -syarat, pengoptimal akan mendapati bahawa anda perlu kembali ke meja berkali -kali, jadi lebih baik untuk mengimbas kunci utama secara langsung dan datang dengan cepat.
Cadangan:
- Jika anda sering hanya mencari medan tertentu, anda boleh mempertimbangkan untuk mewujudkan indeks overlay untuk mengelakkan sokongan meja.
- Untuk pertanyaan pelbagai, perhatikan sama ada jumlah data terlalu besar.
3. Indeks itu sendiri tidak sesuai untuk pertanyaan semasa
Kadang -kadang anda membuat indeks, tetapi pertanyaan ditulis supaya ia tidak dapat digunakan. Contohnya:
- Gunakan fungsi atau ungkapan:
WHERE YEAR(create_time) = 2023
- Padanan Fuzzy Sebelum Wildcard:
WHERE name LIKE '%Tom'
- Syarat pertanyaan digunakan atau, salah satunya tidak mempunyai indeks
Keadaan semacam ini akan membatalkan indeks dan secara semulajadi tidak memasukkan senarai calon pengoptimuman.
Cadangan:
- Cuba elakkan beroperasi di medan semasa menulis kenyataan pertanyaan.
- Gunakan
EXPLAIN
lebih kerap untuk memeriksa pelan pelaksanaan dan sahkan sama ada indeks itu benar -benar digunakan.
Bagaimana untuk melihat proses keputusan pengoptimasi?
Anda boleh mengetahui bagaimana MySQL memilih rancangan pelaksanaan dengan cara berikut:
- Gunakan
EXPLAIN
atauEXPLAIN ANALYZE
(MySQL 8.0) untuk melihat pelan pelaksanaan. - Dayakan fungsi Trace Optimizer dan lihat proses keputusan dalaman pengoptimuman:
Tetapkan optimizer_trace = "enabled = on"; Pilih ...; - pertanyaan anda pilih * dari maklumat_schema.optimizer_trace;
Dengan cara ini, kita dapat melihat butir -butir tentang berapa banyak laluan pelaksanaan yang dinilai pengoptimum, anggaran kos setiap laluan, dan butiran lain.
Petua: Dipaksa menggunakan indeks?
Jika anda yakin bahawa indeks lebih baik tetapi pengoptimum tidak dipilih, anda boleh memaksanya menggunakan FORCE INDEX
:
Pilih * dari Pengguna Force Index (IDX_AGE) di mana umur> 30;
Tetapi sedar bahawa ini hanya memintas penghakiman pengoptimuman dan tidak semestinya lebih baik. Adalah disyorkan untuk menyelesaikan masalah dari reka bentuk dan maklumat statistik dalam jangka masa panjang .
Pada dasarnya itu sahaja. CBO adalah pintar, tetapi ia juga bergantung pada ketepatan data dan sama ada penulisan SQL anda mesra. Apabila indeks tidak berkuatkuasa, jangan tergesa -gesa meragui MySQL. Pertama, lihat jika anda telah meninggalkannya.
Atas ialah kandungan terperinci Pemilihan pengoptimasi dan indeks berasaskan kos mysql. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Kaedah yang melaksanakan fungsi jadual pivot Excel yang serupa dengan MySQL terutamanya termasuk menggunakan kes atau jika pernyataan untuk menggabungkan fungsi agregat untuk penukaran baris. 1. Gunakan Casewhen untuk merealisasikan penukaran baris ke lajur statik, yang sesuai untuk situasi di mana nilai lajur diketahui ditukar. Lajur baru dijana untuk nilai yang berbeza dan data diringkaskan melalui jumlah (Casewhen ...). 2. Menjana lajur secara dinamik, sesuai untuk situasi di mana nilai -nilai tertentu tidak pasti. Anda perlu mendapatkan nilai yang unik sebelum membina ungkapan kes. Biasanya, ia digabungkan dengan prosedur tersimpan atau logik lapisan aplikasi untuk menyambungkan dan melaksanakan rentetan SQL; 3. Gunakan jika fungsi untuk memudahkan sintaks untuk mencapai kesan yang sama seperti kes tetapi kaedah penulisan lebih padat. Dalam aplikasi sebenar, jika dimensi ditetapkan, lajur boleh dikodkan secara langsung. Jika dimensi berubah dengan kerap, disyorkan untuk menggunakan skrip atau menyimpannya.

UsemysqliseauditpluginiPriseSpriseSpRingIponFigurationPonfigurationPonviSventSonPonfigurationShigurationShigurationShigurationShigurationShigurationWithServer-Audit = forcews_Plus_permanentAntoMizeSviSviSviAserver_events;

MySQL perlu dioptimumkan untuk sistem kewangan: 1. Data kewangan mesti digunakan untuk memastikan ketepatan menggunakan jenis perpuluhan, dan DateTime digunakan dalam bidang masa untuk mengelakkan masalah zon waktu; 2. Reka bentuk indeks harus munasabah, mengelakkan kemas kini medan yang kerap untuk membina indeks, menggabungkan indeks dalam urutan pertanyaan dan indeks yang tidak berguna secara berkala; 3. Gunakan urus niaga untuk memastikan konsistensi, mengawal granulariti transaksi, elakkan urus niaga yang panjang dan operasi bukan teras yang tertanam di dalamnya, dan pilih tahap pengasingan yang sesuai berdasarkan perniagaan; 4. Partition Data Sejarah mengikut Masa, Arkib Data Sejuk dan Gunakan Jadual Mampat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mengoptimumkan penyimpanan.

Masalah replikasi master-hamba MySQL adalah perkara biasa yang berkaitan, ketidakkonsistenan data, kesilapan GTID atau binlog, dan kelewatan replikasi. 1. Periksa sama ada sambungan master-hamba adalah normal, pastikan sambungan rangkaian, pasangan kebenaran, dan kata laluan akaun betul; 2. Selesaikan kegagalan replikasi yang disebabkan oleh ketidakkonsistenan dalam data, periksa log ralat, melangkau kesilapan jika perlu dan gunakan alat untuk mengesahkan konsistensi; 3. Mengendalikan isu GTID atau binlog, pastikan perpustakaan induk tidak membersihkan log transaksi yang diperlukan, dan dengan betul mengkonfigurasi mod GTID; 4. Mengoptimumkan kelewatan replikasi, meningkatkan prestasi perpustakaan hamba, membolehkan replikasi selari, dan mengurangkan beban perpustakaan hamba. Apabila menghadapi masalah, anda harus mengutamakan melihat output showlavestatus dan menganalisis punca punca lokasi log.

Kunci pemulihan kemalangan MySQL adalah untuk memahami mekanisme pembalakan dan mengambil langkah berjaga -jaga. 1. Selepas kemalangan, periksa pertama ralat dan innodbredolog untuk menentukan punca; 2. 3. Jika terdapat rasuah log, ruang yang tidak mencukupi atau kesilapan konfigurasi, anda perlu campur tangan secara manual. Innodb_force_recovery boleh digunakan untuk memaksa data permulaan dan eksport; 4. Anda harus selalu sandaran, memantau penggunaan sumber, elakkan urus niaga yang besar, dan menggunakan seni bina yang tinggi untuk mengurangkan kesukaran pemulihan.

ToOptimizemySqlforreal-timefraudDetection, configuresMartIndexing, chipterInnodBasthestorageEngine, andtunesystemsettingsforhhighthroughput.1) usecompositeandcoveringindexestospeedupfrequentquerieswithoutover.2)
