MySQLのSQLクエリ実行を分析するために説明を使用するにはどうすればよいですか?
MySQLのSQLクエリ実行を分析するために説明を使用するにはどうすればよいですか?
EXPLAIN
を使用してMySQLのSQLクエリ実行を分析するには、SQLクエリにEXPLAIN
キーワードをプレイします。このコマンドは、MySQLがクエリをどのように実行するか、テーブルへのアクセス方法と結合方法、および行のフィルタリング方法を示す詳細情報を提供します。使用方法に関する段階的なガイドを次に示します。
- Prepend
EXPLAIN
:クエリの前にEXPLAIN
を追加します。たとえば、クエリがSELECT * FROM users WHERE age > 18
の場合、EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18
を実行します。 -
コマンドを実行します:mysqlクライアントまたはphpmyadminやmysql workbenchなどのツールで
EXPLAIN
コマンドを実行します。出力は表形式になります。 -
出力の分析:
EXPLAIN
出力には、クエリ実行に関する洞察を提供するいくつかの列が含まれています。-
id
:より大きなステートメント内のクエリの識別子。 -
select_type
:SELECT
操作のタイプ。 -
table
:テーブル名。 -
type
:結合タイプ。テーブルのアクセス方法を示します。 -
possible_keys
:MySQLを使用できるインデックス。 -
key
:MySQLが使用する実際のインデックス。 -
key_len
:使用するインデックスの長さ。 -
ref
:どの列または定数がインデックスと比較されます。 -
rows
:Queryを実行するためにMySQLの推定数を調べる必要があります。 -
filtered
:条件でフィルター処理された行の割合。 -
Extra
:MySQLがクエリを解決する方法に関する追加情報。
-
これらのコンポーネントを分析することにより、クエリの実行計画をよりよく理解し、改善の領域を特定できます。
クエリ最適化のための説明出力で調べる重要なメトリックは何ですか?
EXPLAIN
出力を使用してSQLクエリを最適化する場合、次の重要なメトリックを考慮することが不可欠です。
-
タイプ:これは、使用されるアクセス方法のタイプを示します。最良の順序から最悪の順序は、
system
、const
、eq_ref
、ref
、range
、index
、およびALL
。このリストの前半に表示される方法を目指してください。 - 行:これは、MySQLがクエリを実行するために検査する必要がある行の推定数を示しています。数が少ないと、パフォーマンスが向上します。
-
キー:MySQLがクエリを実行するために使用するインデックス。インデックスが使用されない場合(
NULL
)、インデックスを追加することでパフォーマンスが向上する可能性があるという兆候です。 - begain_keys :これは、使用される可能性のあるインデックスをリストします。
key
列で使用されていない潜在的なインデックスがここに表示されている場合は、クエリまたはインデックスの定義を調整する必要がある場合があります。 - key_len :これは、使用されるインデックスの長さを示しています。長さの長さは、インデックスが可能な限り効率的ではないことを示している可能性があります。
-
追加:この列は、追加の実行情報を提供します。
Using filesort
やUsing temporary
などの値を探します。可能な限りこれらを避けたいです。
これらのメトリックに焦点を当てることにより、最適化が必要なクエリの領域を特定できます。
MySQLクエリのパフォーマンスの問題を特定して解決するヘルプをどのように説明できますか?
EXPLAIN
、次の方法でMySQLクエリのパフォーマンスの問題を特定して解決するための強力なツールになる可能性があります。
-
非効率的なインデックス使用量の識別:使用されるインデックスと考慮される
EXPLAIN
を説明します。key
列にNULL
が表示され、possible_keys
列にいくつかのオプションがリストされている場合、インデックスを改良するか、クエリを調整して効果的に使用する時が来るかもしれません。 -
完全なテーブルスキャンの検出:
type
列にALL
表示されている場合、クエリがフルテーブルスキャンを実行していることを意味しますが、これは非効率的です。クエリを変更するか、適切なインデックスを追加してこれを改善することを目指してください。 -
結合タイプの理解:
type
列は、使用される結合のタイプも示します。効率の低い結合タイプは、インデックスまたはクエリ構造を調整することにより、より効率的な型に置き換えることができます。 -
ソートと一時テーブルの解決:
Extra
列にUsing filesort
か、Using temporary
場合、これらはパフォーマンスボトルネックを示します。多くの場合、インデックスを追加または変更することでそれらを排除できます。 -
クエリコストの見積もり:
rows
は、MySQLが調べる行数の推定値を提供します。この数が高い場合、スキャンされた行の数を減らすためにクエリを最適化する必要があることを示唆しています。
EXPLAIN
出力に基づいてこれらの問題に対処することにより、クエリのパフォーマンスを大幅に改善できます。
説明結果に基づいて、SQLクエリにどのような具体的な改善を行うことができますか?
EXPLAIN
結果に基づいて、SQLクエリに次の特定の改善を実装できます。
-
インデックスの追加または変更:
key
列にNULL
が表示されている場合は、clausesでWHERE
、JOIN
、またはORDER BY
使用される列にインデックスを追加することを検討してください。possible_keys
、未使用のインデックスをリストするには、クエリがこれらのインデックスを効果的に使用するように構造化されていることを確認してください。 -
最適化結合:
type
列の効率が低い結合タイプが表示されている場合は、クエリを再構築して、より効率的な結合タイプを使用します。結合列にインデックスを追加すると、結合タイプをALL
またはrange
からeq_ref
またはref
に引き上げることができます。 - Filesortおよび一時テーブルの使用を避けます。
Extra
列がUsing filesort
またはUsing temporary
を示している場合、これらの操作を回避するためにクエリを最適化する方法を探してください。たとえば、列でソートする場合、その列にインデックスを追加するとUsing filesort
排除できます。 -
調べた行の数を減らす:
rows
に高い数が表示されている場合は、クエリのスコープを狭めることを検討してください。これには、よりWHERE
的な条件を使用したり、クエリを再構築してインデックスをより効果的に使用する場合があります。 -
最適化サブクエリ:クエリには、
EXPLAIN
出力で非効率的であることが示されているサブ征服が含まれている場合は、パフォーマンスを向上させるために結合または一時テーブルを使用するように書き換えることを検討してください。
これらの特定の改善を適用することにより、 EXPLAIN
コマンドからの洞察に導かれるように、SQLクエリの効率を高めることができます。
以上がMySQLのSQLクエリ実行を分析するために説明を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
