Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan kompleks dan pertanyaan volum data yang besar dalam PHP dan MySQL melalui indeks?

Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan kompleks dan pertanyaan data besar dalam PHP dan MySQL melalui indeks?

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat Internet, pertumbuhan letupan volum data telah menjadi masalah biasa. Untuk projek yang menggunakan PHP dan MySQL untuk menjalankan pertanyaan kompleks dan memproses sejumlah besar data, pengoptimuman indeks ialah salah satu cara penting untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan masa tindak balas. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman indeks biasa, serta contoh kod terperinci.

1 Fahami prinsip asas pengindeksan
Sebelum memulakan pengoptimuman, kita perlu memahami prinsip asas pengindeksan. Indeks ialah struktur data khas yang boleh mempercepatkan pertanyaan pangkalan data dengan mencipta dan mengekalkan beberapa peraturan pengisihan untuk lajur. Secara khusus, indeks ialah struktur data yang menyimpan nilai kunci tersusun melalui nilai kunci tersusun ini, kita boleh mencari data yang diperlukan dengan cepat.

Dalam MySQL, jenis indeks yang paling biasa ialah indeks B-Tree. Indeks B-Tree ialah struktur pokok seimbang yang membolehkan operasi carian, sisipan dan pemadaman pantas. Apabila membuat indeks, kita boleh memilih untuk menggunakan indeks pada satu lajur atau berbilang lajur.

2. Pilih strategi indeks yang sesuai
Dalam proses pengoptimuman khusus, kita perlu memilih strategi indeks yang sesuai berdasarkan situasi sebenar. Beberapa strategi pengindeksan biasa disenaraikan di bawah:

1. Indeks lajur tunggal: Apabila memproses pertanyaan pada satu medan, anda boleh mencipta indeks lajur tunggal. Contohnya, dalam jadual pengguna, kita boleh mencipta indeks lajur tunggal untuk medan ID pengguna.

CREATE INDEX idx_user_id ON users(id);

2. Indeks berbilang lajur: Apabila memproses pertanyaan pada berbilang medan berkaitan, anda boleh mencipta indeks berbilang lajur. Sebagai contoh, dalam jadual pesanan, kami boleh mencipta indeks berbilang lajur pada ID pengguna pesanan dan tarikh penciptaan.

CREATE INDEX idx_order_user_date ON orders(user_id, created_at);

3. Indeks penutup: Indeks penutup boleh digunakan apabila kita hanya perlu bertanya atau mengembalikan lajur indeks itu sendiri. Meliputi indeks boleh mengelakkan akses baris tambahan dan meningkatkan kecekapan pertanyaan. Contohnya, dalam jadual artikel, kita boleh membuat indeks penutup untuk ID dan tajuk artikel.

CREATE INDEX idx_article_id_title ON articles(id, title);

4. Indeks awalan: Dalam sesetengah kes, kita hanya perlu menggunakan sebahagian daripada nilai medan untuk pertanyaan, kemudian kita boleh menggunakan indeks awalan. Indeks awalan boleh mengurangkan saiz indeks dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Sebagai contoh, dalam jadual alamat, kita boleh mencipta indeks awalan untuk dua aksara pertama alamat.

CREATE INDEX idx_address_prefix ON addresses(address(2));

5. Indeks unik: Apabila kita perlu memastikan keunikan bidang tertentu, kita boleh mencipta indeks yang unik. Indeks unik boleh menyemak dan menghalang pemasukan data pendua secara automatik. Sebagai contoh, dalam jadual e-mel, kita boleh mencipta indeks unik untuk alamat e-mel.

CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON emails(email);

3 Optimumkan pertanyaan kompleks

1. Elakkan menggunakan SELECT : Semasa menulis pertanyaan kompleks #🎜 elakkan menggunakan SELECT 🎜#, tetapi pilih lajur yang diperlukan untuk mengurangkan penghantaran data dan overhed pemprosesan.

// 不推荐
$query = "SELECT * FROM users WHERE age > 18";

// 推荐
$query = "SELECT id, name, age FROM users WHERE age > 18";

Salin selepas log masuk

Gunakan JOIN dan bukannya subquery: Apabila anda perlu melakukan pertanyaan gabungan antara berbilang jadual, menggunakan operasi JOIN boleh berprestasi dengan lebih cekap. Elakkan menggunakan terlalu banyak subkueri dan cuba gabungkan logik pertanyaan menjadi satu pertanyaan.

// 不推荐
$query = "SELECT * FROM orders WHERE user_id IN (SELECT id FROM users WHERE age > 18)";

// 推荐
$query = "SELECT o.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE u.age > 18";

Salin selepas log masuk

Cache keputusan pertanyaan: Untuk sesetengah situasi di mana keputusan pertanyaan berubah kurang, hasil pertanyaan boleh dicache dalam memori atau fail untuk mengelakkan pertanyaan pangkalan data yang kerap.

// 缓存查询结果
$result = $redis->get("query_result");
if(empty($result)){
    $query = "SELECT * FROM users WHERE age > 18";
    $result = $db->query($query);
    $redis->set("query_result", $result);
}

// 使用缓存的查询结果
foreach($result as $row){
    // 处理数据
}

Salin selepas log masuk

Gunakan paging LIMIT: Apabila anda perlu memproses sejumlah besar pertanyaan data, gunakan LIMIT paging untuk mengurangkan penghantaran data dan overhed pemprosesan, dan meningkatkan kecekapan pertanyaan.

// 分页查询
$query = "SELECT * FROM users WHERE age > 18 LIMIT 0, 10";
$result = $db->query($query);

// 处理查询结果
foreach($result as $row){
    // 处理数据
}

Salin selepas log masuk

Gunakan lazy loading: Untuk data yang perlu dipaparkan dalam borang senarai, anda boleh menggunakan lazy loading, yang tidak memuatkan semua data serta-merta, tetapi berdasarkan permintaan operasi pengguna Muatkan data dalam kelompok untuk mengelakkan memuatkan sejumlah besar data sekaligus.

// 延迟加载
$query = "SELECT * FROM articles WHERE category_id = 1";
$result = $db->query($query);

// 分批处理查询结果
for($i=0; $i<10; $i++){
    $row = $result->fetch();
    // 处理数据
}

Salin selepas log masuk
Kesimpulan:

Melalui reka bentuk indeks yang munasabah dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan, kami boleh meningkatkan prestasi dan masa tindak balas pertanyaan kompleks dan pertanyaan volum data yang besar dalam PHP dan MySQL dengan ketara. Dalam projek sebenar, kami perlu menggabungkan senario perniagaan dan ciri data tertentu, memilih strategi indeks yang sesuai dan menggunakan teknik pengoptimuman lain untuk mencapai prestasi pertanyaan terbaik. Melalui kaedah yang diperkenalkan dalam artikel ini, kami berharap dapat membantu pembangun mengoptimumkan pertanyaan dan memproses tugas dengan lebih baik dengan jumlah data yang besar.


Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengoptimumkan pertanyaan kompleks dan pertanyaan volum data yang besar dalam PHP dan MySQL melalui indeks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!