MySQL 쿼리에서 높은 OFFSET 값이 그렇게 느린 이유는 무엇입니까?
MySQL에서 높은 OFFSET 값으로 인한 쿼리 성능 저하
느린 쿼리 실행은 과도한 CPU 사용량이나 메모리 소비로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 그러나 어떤 경우에는 LIMIT 오프셋이 높아 겉으로는 무해해 보이는 쿼리라도 심각한 성능 병목 현상을 초래할 수 있습니다.
문제: OFFSET을 높이면 쿼리 속도에 영향을 미칩니다
고려하세요. 1,600만 개 이상의 레코드가 포함된 대규모 테이블이 있는 시나리오입니다. 다음과 같은 쿼리는
SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 0, 30
다음보다 상당히 빠르게 실행됩니다.
SELECT * FROM large ORDER BY `id` LIMIT 10000, 30
두 쿼리 모두 동일한 수의 레코드를 검색하지만 후자 쿼리의 오프셋 값 10,000은 성능을 저하시킵니다.
이해하기 이슈
MySQL은 데이터를 조회할 때 인덱스 스캔이나 전체 테이블 스캔을 사용합니다. 오프셋 값이 적용되면 MySQL은 결과 세트의 시작점을 검색하기 위해 테이블의 일부를 스캔해야 합니다. 오프셋 값이 증가할수록 테이블 스캔이 더욱 광범위해져서 실행 시간이 길어집니다.
최적화 솔루션: 높은 OFFSET 값을 피하세요
이러한 쿼리를 최적화하려면 다음을 피하세요. 높은 OFFSET 값을 사용합니다. 대신 대체 접근 방식을 사용해 보세요.
- 증분 쿼리 사용: OFFSET을 고정 값으로 증가시키는 대신 마지막으로 가져온 ID를 유지하고 이를 시작점으로 사용합니다. 다음 쿼리. 이 접근 방식을 사용하면 테이블 스캔이 필요 없으며 성능이 크게 향상됩니다.
- 페이징 구현: 결과 집합을 관리 가능한 크기의 페이지로 나눕니다. 각 페이지는 0 OFFSET 값을 사용하여 검색할 수 있으므로 최적의 성능이 보장됩니다.
위 내용은 MySQL 쿼리에서 높은 OFFSET 값이 그렇게 느린 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
