mysql explain type连接类型示例
对于MySQL执行计划的获取,我们可以通过explain方式来查看,explain方式看似简单,实际上包含的内容很多,尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型,对于我们SQL优化举足轻重,本文仅描述explian输出结果中的type列,同时给出其演示。
有关explian输出的全描述,可以参考:MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述
一、EXPLAIN 语句中type列的值
type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种, 特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引 ref 如果每次只匹配少数行,那就是比较好的一种,使用=或<=>,可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键 fulltext 全文搜索 ref_or_null 与ref类似,但包括NULL index_merge 表示出现了索引合并优化(包括交集,并集以及交集之间的并集),但不包括跨表和全文索引。 这个比较复杂,目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话) unique_subquery 在in子查询中,就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。 PS:所以不一定in子句中使用子查询就是低效的! index_subquery 同上,但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换 range 常数值的范围 index a.当查询是索引覆盖的,即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index); b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index); c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话,则是利用索引查找键值的意思; d.如单独出现,则是用读索引来代替读行,但不用于查找 all 全表扫描
二、连接类型部分示例
1、all-- 环境描述 (root@localhost) [sakila]> show variables like 'version'; +---------------+--------+ | Variable_name | Value | +---------------+--------+ | version | 5.6.26 | +---------------+--------+ MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行,等同于Oracle的full table scan (root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | film | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ 2、index MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行,等同于Oracle的full index scan (root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film type: indexpossible_keys: NULL key: idx_title key_len: 767 ref: NULL rows: 1000 Extra: Using index1 row in set (0.00 sec) 3、 range 索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询 等同于Oracle的index range scan (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 2637 Extra: Using where1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 86 Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec) 4、ref 非唯一性索引扫描或者,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找 (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: const rows: 25 Extra: 1 row in set (0.00 sec) idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引,且存在多个不不唯一的值,如下查询 (root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id -> limit 2; +-------------+----------+ | customer_id | count(*) |+-------------+----------+ | 1 | 32 || 2 | 27 | +-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例 (root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name); Query OK, 599 rows affected (0.09 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name -> having count(*)>1 limit 2; +------------+----------+| first_name | count(*) | +------------+----------+| JAMIE | 2 || JESSIE | 2 | +------------+----------+2 rows in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name='JESSIE'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name key: idx_fisrt_last_name key_len: 137 ref: const rows: 2 Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name; Query OK, 599 rows affected (0.03 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例 (root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join -> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.b.customer_id rows: 13 Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec) 5、eq_ref 类似于ref,其差别在于使用的索引为唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录与之匹配。 多见于主键扫描或者索引唯一扫描。 (root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b -> on a.film_id=b.film_id; +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | b | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | | 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 2 | sakila.b.film_id | 1 | Using where | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ (root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+| 1 | SIMPLE | film | const | PRIMAR | PRIMARY | 2 | const | 1 | NULL | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+6、const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化,这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。 如将主键或者唯一索引置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 (root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) (root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,'robin'),(2,'jack'),(3,'henry'); Query OK, 3 rows affected (0.00 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 (root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename='robin')x; +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL | | 2 | DERIVED | t1 | const | ename | ename | 23 | const | 1 | NULL | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) 7、type=NULL MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果 (root@localhost) [sakila]> explain select sysdate();+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
对于MySQL执行计划的获取,我们可以通过explain方式来查看,explain方式看似简单,实际上包含的内容很多,尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型,对于我们SQL优化举足轻重,本文仅描述explian输出结果中的type列,同时给出其演示。
有关explian输出的全描述,可以参考:MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述
一、EXPLAIN 语句中type列的值
type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一索引比较时 eq_ref 每次与之前的表合并行都只在该表读取一行,这是除了system,const之外最好的一种, 特点是使用=,而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引 ref 如果每次只匹配少数行,那就是比较好的一种,使用=或<=>,可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键 fulltext 全文搜索 ref_or_null 与ref类似,但包括NULL index_merge 表示出现了索引合并优化(包括交集,并集以及交集之间的并集),但不包括跨表和全文索引。 这个比较复杂,目前的理解是合并单表的范围索引扫描(如果成本估算比普通的range要更优的话) unique_subquery 在in子查询中,就是value in (select...)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。 PS:所以不一定in子句中使用子查询就是低效的! index_subquery 同上,但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换 range 常数值的范围 index a.当查询是索引覆盖的,即所有数据均可从索引树获取的时候(Extra中有Using Index); b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描(无 Using Index); c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话,则是利用索引查找键值的意思; d.如单独出现,则是用读索引来代替读行,但不用于查找 all 全表扫描
二、连接类型部分示例
1、all-- 环境描述 (root@localhost) [sakila]> show variables like 'version'; +---------------+--------+ | Variable_name | Value | +---------------+--------+ | version | 5.6.26 | +---------------+--------+MySQL采取全表遍历的方式来返回数据行,等同于Oracle的full table scan (root@localhost) [sakila]> explain select count(description) from film; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | film | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ 2、index MySQL采取索引全扫描的方式来返回数据行,等同于Oracle的full index scan (root@localhost) [sakila]> explain select title from film \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film type: indexpossible_keys: NULL key: idx_title key_len: 767 ref: NULL rows: 1000 Extra: Using index1 row in set (0.00 sec) 3、 range 索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询 等同于Oracle的index range scan (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id>300 and customer_id<400\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 2637 Extra: Using where1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id in (200,300,400)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: rangepossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 86 Extra: Using index condition1 row in set (0.00 sec) 4、ref 非唯一性索引扫描或者,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找 (root@localhost) [sakila]> explain select * from payment where customer_id=305\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: const rows: 25 Extra: 1 row in set (0.00 sec) idx_fk_customer_id为表payment上的外键索引,且存在多个不不唯一的值,如下查询 (root@localhost) [sakila]> select customer_id,count(*) from payment group by customer_id -> limit 2; +-------------+----------+ | customer_id | count(*) |+-------------+----------+ | 1 | 32 || 2 | 27 | +-------------+----------+-- 下面是非唯一前缀索引使用ref的示例 (root@localhost) [sakila]> create index idx_fisrt_last_name on customer(first_name,last_name); Query OK, 599 rows affected (0.09 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0(root@localhost) [sakila]> select first_name,count(*) from customer group by first_name -> having count(*)>1 limit 2; +------------+----------+| first_name | count(*) | +------------+----------+| JAMIE | 2 || JESSIE | 2 | +------------+----------+2 rows in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> explain select first_name from customer where first_name='JESSIE'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer type: refpossible_keys: idx_fisrt_last_name key: idx_fisrt_last_name key_len: 137 ref: const rows: 2 Extra: Using where; Using index1 row in set (0.00 sec) (root@localhost) [sakila]> alter table customer drop index idx_fisrt_last_name; Query OK, 599 rows affected (0.03 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0--下面演示出现在join是ref的示例 (root@localhost) [sakila]> explain select b.*,a.* from payment a inner join -> customer b on a.customer_id=b.customer_id\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b type: ALLpossible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a type: refpossible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.b.customer_id rows: 13 Extra: NULL2 rows in set (0.01 sec) 5、eq_ref 类似于ref,其差别在于使用的索引为唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录与之匹配。 多见于主键扫描或者索引唯一扫描。 (root@localhost) [sakila]> explain select * from film a join film_text b -> on a.film_id=b.film_id; +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | b | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 1000 | NULL | | 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 2 | sakila.b.film_id | 1 | Using where | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------------------+------+-------------+ (root@localhost) [sakila]> explain select title from film where film_id=5; +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | film | const | PRIMARY | PRIMARY | 2 | const | 1 | NULL | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+ 6、const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化,这个匹配的行的其他列值可以转换为一个常量来处理。 如将主键或者唯一索引置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量 (root@localhost) [sakila]> create table t1(id int,ename varchar(20) unique); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) (root@localhost) [sakila]> insert into t1 values(1,'robin'),(2,'jack'),(3,'henry'); Query OK, 3 rows affected (0.00 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 (root@localhost) [sakila]> explain select * from (select * from t1 where ename='robin')x; +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+| 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL || 2 | DERIVED | t1 | const | ename | ename | 2 3 | const | 1 | NULL | +----+-------------+------------+--------+---------------+-------+---------+-------+------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) 7、type=NULL MySQL不用访问表或者索引就可以直接得到结果 (root@localhost) [sakila]> explain select sysdate(); +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ | 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | No tables used | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
以上就是mysql explain type连接类型示例的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(m.sbmmt.com)!

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)

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

Membina persekitaran kontena tugas PHP yang bebas boleh dilaksanakan melalui Docker. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: 1. Pasang Docker dan DockerCompose sebagai asas; 2. Buat direktori bebas untuk menyimpan fail Dockerfile dan Crontab; 3. Tulis Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHPCLI dan memasang cron dan sambungan yang diperlukan; 4. Tulis fail crontab untuk menentukan tugas masa; 5. Tulis direktori script-compose.yml mount dan konfigurasikan pembolehubah persekitaran; 6. Mulakan bekas dan sahkan log. Berbanding dengan melaksanakan tugas masa dalam bekas web, bekas bebas mempunyai kelebihan pengasingan sumber, persekitaran murni, kestabilan yang kuat, dan pengembangan yang mudah. Untuk memastikan penangkapan dan penangkapan ralat

Pilih kaedah pembalakan: Pada peringkat awal, anda boleh menggunakan ralat terbina dalam () untuk php. Selepas projek diperluaskan, pastikan anda beralih ke perpustakaan yang matang seperti monolog, menyokong pelbagai pengendali dan tahap log, dan pastikan log mengandungi cap waktu, tahap, nombor talian fail dan butiran ralat; 2. Struktur Penyimpanan Reka Bentuk: Sebilangan kecil balak boleh disimpan dalam fail, dan jika terdapat sebilangan besar log, pilih pangkalan data jika terdapat sejumlah besar analisis. Gunakan MySQL/PostgreSQL ke data berstruktur. Elasticsearch Kibana disyorkan untuk separa berstruktur/tidak berstruktur. Pada masa yang sama, ia dirumuskan untuk sandaran dan strategi pembersihan tetap; 3. Antara muka Pembangunan dan Analisis: Ia sepatutnya mempunyai fungsi carian, penapisan, pengagregatan, dan visualisasi. Ia boleh diintegrasikan secara langsung ke Kibana, atau menggunakan Perpustakaan Carta Kerangka PHP untuk membangunkan pembangunan diri, yang memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan kemudahan antara muka.

Artikel ini bertujuan untuk meneroka cara menggunakan Eloquentorm untuk melakukan pertanyaan bersyarat lanjutan dan penapisan data yang berkaitan dalam rangka kerja Laravel untuk menyelesaikan keperluan untuk melaksanakan "sambungan bersyarat" dalam hubungan pangkalan data. Artikel ini akan menjelaskan peranan sebenar kunci asing di MySQL, dan menerangkan secara terperinci bagaimana untuk menerapkan spesifik di mana klausa kepada model persatuan yang dimuatkan melalui fasa dengan kaedah yang digabungkan dengan fungsi penutupan, untuk menapis data yang relevan yang memenuhi syarat dan meningkatkan ketepatan data semula data.

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.

Sama ada MySQL bernilai bergerak ke awan bergantung kepada senario penggunaan tertentu. Jika perniagaan anda perlu dilancarkan dengan cepat, mengembangkan secara elastik dan memudahkan operasi dan penyelenggaraan, dan boleh menerima model bayar-as-you-go, kemudian bergerak ke awan adalah bernilai; Tetapi jika pangkalan data anda stabil untuk masa yang lama, latensi sensitif atau sekatan pematuhan, ia mungkin tidak kos efektif. Kekunci untuk mengawal kos termasuk memilih vendor dan pakej yang betul, mengkonfigurasi sumber yang munasabah, menggunakan contoh yang disediakan, menguruskan log sandaran dan mengoptimumkan prestasi pertanyaan.
