MySQLでインデックスを使用するよりも、フルテーブルスキャンがいつ速くなるのでしょうか？

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、過剰なインデックスを回避し、定期的にテーブルを維持することで、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。

導入

MySQLでは、インデックス作成はクエリパフォーマンスを最適化するための重要なツールですが、フルテーブルスキャンがインデックスを使用するよりも速い場合があります。これは少し直感に反するかもしれませんが、実際、完全なテーブルスキャンは特定の特定の状況でより良いパフォーマンスにつながります。今日は、これらの状況と、この現象が発生する理由について説明します。この記事を通して、フルテーブルスキャンの利点と、実際のアプリケーションで最良の選択をする方法について学びます。

基本的な知識のレビュー

MySQLでは、インデックス作成は、データベースがデータをすばやく見つけて取得するのに役立つデータ構造です。一般的なインデックスタイプには、Bツリーインデックス、ハッシュインデックスなどが含まれます。インデックスの機能は、クエリ中にスキャンする必要があるデータの量を減らし、それによりクエリ効率を改善することです。ただし、インデックス作成は全能ではなく、フルテーブルスキャンがより速くなる場合があります。

フルテーブルスキャンとは、MySQLの操作を指し、テーブル内のすべての行を読み取ります。このアプローチは通常、データボリュームが小さい場合に許容されますが、データボリュームが増加すると、フルテーブルスキャンのパフォーマンスが大幅に低下します。

コアコンセプトまたは関数分析

フルテーブルスキャンとインデックスの定義と機能

フルテーブルスキャンとは、テーブル内のすべての行を読み取るMySQLの操作を指します。このアプローチは通常、データボリュームが小さい場合に許容されますが、データボリュームが増加すると、フルテーブルスキャンのパフォーマンスが大幅に低下します。

インデックス作成の機能は、クエリ中にスキャンする必要があるデータの量を減らすことで、クエリ効率を改善することです。インデックスを作成すると、MySQLは、テーブル全体をスキャンせずに、必要なデータの行をすばやく見つけることができます。

それがどのように機能するか

MySQLがクエリを実行すると、クエリ条件とテーブル統計に基づいてフルテーブルスキャンまたはインデックスを使用するかどうかを決定します。 MySQLがインデックスの使用がフルテーブルスキャンよりもコストがかかると推定している場合、フルテーブルスキャンを選択します。

フルテーブルスキャンの原則は、テーブル内のすべての行を順番に読み取ることです。これは、データのボリュームが小さい場合により効率的です。インデックス作成の原則は、インデックスツリーを介してデータの行をすばやく見つけることです。これは、データボリュームが大きい場合に効率的です。

使用の例

フルテーブルのスキャンはより速い場合があります

場合によっては、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場合があります。いくつかの一般的な状況があります：

• データ量が少ない：テーブル内のデータの量が小さい場合、フルテーブルのスキャンのオーバーヘッドは小さく、インデックスを使用するよりも速くなる可能性があります。たとえば、テーブルに数百列のデータしかない場合、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場合があります。

 - 表に500行のデータがあると仮定します。Small_Tableから * select * from;

• クエリは大量のデータを返します。クエリによって返される行の数が、テーブル内の行の総数の大部分を占める場合、インデックスを使用するとオーバーヘッドが追加される場合があります。たとえば、テーブルに10,000行のデータがあり、クエリが9,000行のデータを返す場合、完全なテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場合があります。

 - テーブルに10,000行のデータがあると仮定すると、クエリは9000行のselect * selectを返します。

• インデックス付き列には選択性が高くありません。インデックス付き列の値分布が不均一である場合、インデックスの選択性が低い場合、インデックスを使用することは完全なテーブルスキャンよりも悪い場合があります。たとえば、テーブルに10,000行のデータがあり、インデックス列（性別など）に2つの値しかない場合、インデックスを使用することは、完全なテーブルスキャンを使用するよりも悪い場合があります。

 - テーブルには10000行のデータがあり、性別列には2つの値が2つしかないと仮定します。

• 複雑なクエリ：一部の複雑なクエリでは、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場合があります。たとえば、クエリに複数のテーブルの結合が含まれ、結合条件がインデックスを使用するのに適していない場合、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場合があります。

 - 複数のテーブルを含む複雑なクエリを想定しますselect * from Orders o
O.customer_id = c.idで顧客cに参加します
O.product_id = p.idで製品Pを結合します
o.order_date> '2023-01-01';

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、完全なテーブルをスキャンするか、インデックスを使用するかを選択する方法は、特定の状況に従って決定する必要があります。パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは次のとおりです。

• クエリ計画の分析： EXPLAINステートメントを使用してクエリ計画を分析して、MySQLがクエリを実行する方法を理解します。クエリ計画を分析することにより、完全なテーブルスキャンを使用するか、インデックスを使用する方が適切です。

 -Expliented select *を使用してクエリプランを分析します。

• 最適化インデックス：クエリの実際の状況に基づいてインデックス設計を最適化します。インデックス列が非常に選択的で、クエリ条件に適していることを確認してください。

 - 選択的なインデックスを作成するユーザー（電子メール）でインデックスIDX_USER_EMAILを作成します。

• 過剰なインデックスを避ける：操作の挿入、更新、削除のオーバーヘッドを増やす可能性があるインデックスが多すぎる可能性があります。したがって、インデックスの数とパフォーマンスのバランスを見つける必要があります。

 -Indexを避ける - 必要な列でのみインデックスを作成するindexを作成します。

• 定期的にテーブルを維持する：テーブルを定期的に維持し、テーブル構造とインデックスを最適化し、クエリのパフォーマンスが常に最高の状態であることを確認します。

 - 通常のメンテナンステーブルテーブルユーザーを最適化します。

上記の分析と実践を通じて、フルテーブルスキャンとインデックス作成の利点と短所をよりよく理解し、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。この記事が貴重な洞察とガイダンスを提供してくれることを願っています。

以上がMySQLでインデックスを使用するよりも、フルテーブルスキャンがいつ速くなるのでしょうか？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。