'explain'이 'count()'와 다른 행 개수를 표시하는 이유는 무엇입니까?
"explain"과 "count()"의 불일치: 실제 행 수 공개
SQL 쿼리 영역에서 "explain" 문에 의해 보고된 행과 실제 count() 값 사이의 불일치로 인해 개발자는 종종 당황할 수 있습니다. 이 수수께끼를 풀기 위해 "explain" 함수의 미묘한 차이를 살펴보겠습니다.
"explain" 문은 쿼리 실행 계획에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이는 최적화 프로그램이 쿼리가 처리해야 할 것으로 예상하는 행 수를 표시합니다. 그러나 이 추정치는 제공된 코드에 예시된 것처럼 실제 개수와 크게 다를 수 있습니다.
mysql> select count(*) from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1291958 | +----------+ mysql> explain select * from table where relation_title='xxxxxxxxx'; +----+-------------+---------+- | id | select_type | rows | +----+-------------+---------+- | 1 | SIMPLE | 1274785 | +----+-------------+---------+-
이러한 불일치는 최적화 알고리즘의 예측 특성에서 비롯됩니다. "explain"은 테이블에 대해 저장된 통계 정보를 기반으로 대략적인 추측을 제공합니다. 이 추정치는 일반적으로 정확하지만 오래된 통계나 복잡한 쿼리 패턴 등 다양한 이유로 오류가 발생할 수 있습니다.
이 경우 "explain"에서 제공하는 추정치는 실제 개수에 미치지 못합니다. 이는 최적화 프로그램이 조건자 "relation_title='xxxxxxxxx'"에 대해 일치하는 행 수를 과소평가했기 때문입니다. 결과적으로 조건을 충족하는 일부 행이 추정에서 누락됩니다.
정확한 개수를 얻기 위해 "설명"에만 의존하는 것은 오해의 소지가 있습니다. 대신, "count()" 함수는 지정된 기준과 일치하는 행의 정확하고 신뢰할 수 있는 개수를 제공합니다. 개발자는 "count()"를 활용하여 쿼리에 의해 선택된 행의 정확한 수를 확신할 수 있습니다.
"설명"은 쿼리 성능을 최적화하기 위한 강력한 도구로 남아 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 개발자는 제한 사항을 이해하고 필요한 경우 "count()"로 보완함으로써 SQL 쿼리의 문제를 효과적으로 해결하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 'explain'이 'count()'와 다른 행 개수를 표시하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
