MySQL 選択最適化ソリューションに関する簡単な説明

実生活からの例

社内の多くのクエリステートメントがselect * xxxxであることがわかりましたか？

私の頭の中にある考えは、他の人が select * と書いたので、それを書いて多くのトラブルを回避しよう、ということに違いありません。

クエリが遅い

• まず、使用するデータベース クエリ ステートメントでアクセスされるデータが多すぎないか考えてみましょう。
• 実際、パフォーマンスの低いクエリのほとんどは、アクセスするデータの量を減らすことで最適化できることが多いです。
• *を選択すると、サーバーに追加のI/O、メモリ、CPU消費が発生するため

データベースの遅いクエリオーバーヘッドを示す 3 つの指標

• 対応時間
• スキャンされた行数
• 返される行数

インデックスに移動すると

id = 1 の場合、stu から * を選択します。

インデックスはクエリを最適化し、10 個のデータのみを返します。ID インデックスがない場合、数百または数千行のデータがアクセスされると推定されます。

ヒント: MySQLのEXPLAINコマンドを使用して、行に対応する行数を表示します。

実際、最適な状況は、ストレージ エンジン レベルで where を介して一致しないレコードをフィルター処理することです。2 番目に最適な状況は、インデックス ヒット スキャンをカバーし、クエリのためにテーブルに戻らずに、サーバー レベルで where を介して一致しないレコードをフィルター処理することです。最適な状況は、データ テーブルからデータを返してから、条件を満たさないレコードをフィルター処理することです。

最適化する方法

インデックスカバレッジを使用して、必要なすべての列をインデックスに配置すると、テーブルに戻ってクエリを実行する必要がなくなり、テーブルを分離できます。

3. クエリをリファクタリングする（大きなクエリを小さなクエリに分割できます）

例: count、limit、max()

カウント

count では必然的に多数の行をスキャンする必要があるため、count の最適な最適化はサマリー テーブルを追加することです。

制限

次のコードに示すように、ページングを行うときに制限は非常に一般的です。

stu から id を選択し、id 制限で 1000,20 を並べ替えます。

このステートメントは 1020 個のデータをクエリし、最初の 1000 個を破棄して、1000 から 1020 までの 20 個のデータを返します。最適化する最良の方法は、インデックスを使用して、制限クエリを既知の位置を持つクエリに変換することです。

最大値と最小値 min&max

まず、主キーインデックスを使用する場合、クエリ時の最初の値が返したい最小値であると仮定します。主キーインデックスを使用して、limitを使用してデータ量を制御することもできます。これにより、min()関数の効果が得られ、minを置き換えることができます。

IDを選択 
スタから 
address = 'bj' limit 1 の場合、index(primay) を使用します。

これにより、可能な限り少ないレコードがスキャンされます。

最後に、リラックスするために2つの質問をしてみましょう。

`従業員` テーブルで 2 番目に高い給与を検索します (給与)
+----+--------+
| ID | 給与 |
+----+--------+
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 300 |
+----+--------+
結果 +---------------------+
| 2番目に高い給与 |
+---------------------+
| 200 |
+---------------------+
答え: max(Salary) SecondHighestSalary を選択
従業員から 
給与 < (max(給与) を選択)
従業員より

`Person` テーブル内の重複する電子メール アドレスをすべて検索します。
+----+---------+
| ID | メール |
+----+---------+
| 1 | [email protected] |
| 2 | [email protected] |
| 3 | [email protected] |
+----+---------+

結果+---------+
| メール |
+---------+
| メール:
+---------+

回答: 個人からメールを選択 
メールでグループ化 
count(Email) >= 2 であること;

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