SQL Server에서 느린 COUNT 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?
SQL 성능 최적화: 쿼리 개수
대규모 데이터 세트로 작업할 때 행을 계산하는 쿼리는 계산 비용이 많이 들고 성능이 저하될 수 있습니다. 이 문서에서는 카운트 쿼리의 성능 영향을 살펴보고 SQL Server에서 이를 최적화하기 위한 솔루션을 제공합니다.
카운트 쿼리의 성능 차이
테이블에서 다음 SQL 쿼리를 고려해보세요. 2천만 개가 넘는 행:
if (select count(*) from BookChapters) = 0
이 쿼리는 SQL Server가 최적화하므로 신속하게 실행됩니다. into:
if exists(select * from BookChapters)
기본적으로 행을 세는 대신 행이 있는지 확인합니다. 그러나 쿼리를
if (select count(*) from BookChapters) = 1
또는
if (select count(*) from BookChapters) > 1
으로 수정하면 실행 시간이 10분 이상으로 크게 늘어납니다.
성능 격차 이해
성능 차이는 조건이 있는 개수 쿼리의 경우 (예: = 1, > 1) SQL Server는 다른 접근 방식을 사용합니다. 가장 좁은 비클러스터형 인덱스를 사용하여 행 수를 계산합니다. 예제의 테이블에는 비클러스터형 인덱스가 없기 때문에 SQL Server는 전체 테이블 스캔을 사용해야 하므로 성능이 저하됩니다.
최적화 기술
최적화하려면 쿼리를 계산하려면 다음 기술을 고려하세요.
- EXISTS 사용 (INSTEAD OF COUNT = 0): 테이블이 비어 있는지 확인하기만 하면 되는 쿼리의 경우 COUNT = 0 대신 EXISTS를 사용하세요.
- 비클러스터형 인덱스 생성: WHERE 절에 사용된 열에 비클러스터형 인덱스를 생성하여 행 조회를 개선하고 전체 테이블의 필요성을 줄입니다. scans.
- SysIndexes 시스템 테이블 활용: 빠른 행 수를 얻으려면 다음 쿼리를 사용하십시오.
SELECT OBJECT_NAME(i.id) [Table_Name], i.rowcnt [Row_Count] FROM sys.sysindexes i WITH (NOLOCK) WHERE i.indid in (0,1) ORDER BY i.rowcnt desc
- SUM 행 파티션(SQL 2005): 다음 쿼리를 활용하여 대략적인 행 수:
select sum (spart.rows) from sys.partitions spart where spart.object_id = object_id(’YourTable’) and spart.index_id < 2
- SysIndex의 최대 행(SQL 2000): 이전 SQL 버전의 경우 다음을 사용합니다.
select max(ROWS) from sysindexes where id = object_id(’YourTable’)
위 내용은 SQL Server에서 느린 COUNT 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?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.

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.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
