MySQL의 커버링 인덱스 란 무엇입니까?

인덱스를 무시하면 MySQL 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) 덮어 쓰기 인덱스는 쿼리에 필요한 모든 열이 포함 된 인덱스로 정의되어 I/O 작업이 줄어 듭니다. 2) 작업 원칙은 B- 트리 구조를 사용하여 테이블로 돌아 오지 않도록 인덱스에서 데이터를 직접 얻습니다. 3) Select Username, 사용자 이름 = 'Alice'가있는 사용자의 이메일과 같은 기본 사용법은 복잡한 쿼리 및 집계 작업에 고급 사용법을 사용할 수 있습니다.

소개

데이터베이스 최적화에 대해 이야기 할 때 인덱스를 다루는 것은 의심 할 여지없이 흥미로운 주제입니다. 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수있는 데이터베이스 쿼리의 슈퍼 히어로와 같습니다. 이 게시물에서는 MySQL에서 오버레이 인덱싱의 마법의 힘으로 데려다 줄 것입니다. 우리는 그 정의와 작업 원칙을 탐색 할뿐만 아니라 실용적인 사용 예제 및 성능 최적화 팁을 공유 할 것입니다. 이 기사를 읽은 후 오버레이 인덱스를 사용하여 데이터베이스 쿼리를보다 효율적으로 만드는 방법을 배웁니다.

기본 지식 검토

먼저 오버레이 인덱스와 관련된 기본 개념을 검토합시다. MySQL에서 인덱싱은 매우 중요한 개념으로 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다. 공통 색인 유형에는 B-Tree Index, Full-Text Index 및 Hash Index 등이 포함됩니다. 덮어 쓰기 인덱스는 이러한 인덱스의 추가 최적화를 기반으로하며, 이는 쿼리가 테이블로 돌아 가지 않고도 인덱스를 통해만 필요한 모든 데이터를 얻을 수있게합니다 (즉, 데이터 테이블 자체에 대한 액세스).

핵심 개념 또는 기능 분석

오버레이 인덱스의 정의 및 기능

오버레이 인덱스는 이름에서 알 수 있듯이 쿼리에 필요한 모든 열을 덮어 쓸 수있는 인덱스입니다. 쿼리가 인덱스에서 데이터 만 읽어야하고 테이블 자체에 액세스 할 필요가없는 경우이를 덮어 쓰기 쿼리라고합니다. 인덱스 커버의 장점은 I/O 운영을 줄여 쿼리 성능을 향상 시킨다는 것입니다.

간단한 예를 들어, employees 이라는 테이블이 있다고 가정하십시오. 여기에는 id , name 및 department 세 가지 열이 포함되어 있습니다. 인덱스 INDEX idx_name_dept (name, department) 작성한 다음 다음 쿼리를 실행합니다.

 이름 = 'John'이있는 직원의 이름, 부서를 선택하십시오.

이 쿼리에서 MySQL은 employees 테이블 자체에 액세스하지 않고 idx_name_dept 인덱스에서 name 과 department 의 값을 직접 얻을 수 있습니다.

오버레이 인덱스의 작동 방식

오버레이 인덱스의 작동 원리는 다음과 같은 측면에서 이해할 수 있습니다.

• 인덱스 구조 : 오버레이 인덱스는 B- 트리 인덱스의 구조를 사용합니다. B-Tree 지수에서 각 노드에는 주요 값뿐만 아니라 다른 열의 값도 포함됩니다. 인덱스에 쿼리에 필요한 모든 열이 포함되면 데이터는 인덱스에서 직접 얻을 수 있습니다.
• 테이블로 돌아 가지 않으면 : 기존 쿼리는 인덱스를 통해 행 포인터를 찾은 다음 행 포인터 (테이블로 돌아 가기)를 통해 테이블의 데이터에 액세스해야 할 수도 있습니다. 인덱스를 덮어 쓰면이 단계를 피하고 인덱스에서 직접 데이터를 읽고 I/O 작업을 줄입니다.
• 성능 개선 : I/O 운영 감소로 인해 인덱스 인덱스는 특히 큰 데이터 볼륨의 경우 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

보다 복잡한 예를 살펴 보겠습니다. id , customer_id , order_date 및 total_amount 의 네 개의 열이 포함 된 주문 테이블 orders 있다고 가정 해 봅시다. 인덱스 INDEX idx_customer_order (customer_id, order_date, total_amount) 생성 한 다음 다음 쿼리를 실행합니다.

 Customer_id, Order_Date, Total_amount를 선택하십시오 
주문에서 
여기서 customer_id = 123 및 order_date> = '2023-01-01';

이 쿼리에서 MySQL은 orders 테이블 자체에 액세스하지 않고 idx_customer_order 인덱스에서 customer_id , order_date 및 total_amount 의 값을 직접 얻을 수 있습니다.

사용의 예

기본 사용

기본 재정의 인덱스 사용법을 살펴 보겠습니다. id , username 및 email 열을 포함한 사용자 테이블 users 가 있다고 가정합니다. 인덱스 INDEX idx_username_email (username, email) 작성한 다음 다음 쿼리를 실행합니다.

 사용자 이름을 선택하고 사용자 이름 = 'Alice'가있는 사용자에서 이메일을 선택하십시오.

이 쿼리에서 MySQL은 users 테이블 자체에 액세스하지 않고 idx_username_email 색인에서 username 과 email 값을 직접 얻을 수 있습니다.

고급 사용

재정의 인덱스의 고급 사용은보다 복잡한 쿼리를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. id , name , category 및 price 네 가지 열이 포함 된 제품 테이블 products 있다고 가정합니다. 인덱스 INDEX idx_category_price (category, price) 생성 한 다음 다음 쿼리를 실행합니다.

 카테고리 선택, AVG (가격) 
제품에서 
여기서 카테고리 = '전자 제품' 
카테고리 별 그룹;

이 쿼리에서 MySQL은 products 테이블 자체에 액세스하지 않고 idx_category_price Index에서 category 및 price 의 값을 직접 얻을 수 있습니다. 인덱스에는 price 열이 포함되어 있으므로 인덱스에서 집계 작업을 직접 수행하여 쿼리 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

오버레이 인덱스를 사용하는 경우 몇 가지 일반적인 문제와 오해가 발생할 수 있습니다.

• 인덱스 열 순서 : 인덱스의 열 순서를 무시하는 것이 매우 중요합니다. 쿼리 기준 및 선택된 열 순서가 인덱스 열의 순서와 일치하지 않으면 MySQL이 덮어 쓰기 인덱스를 사용하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 인덱스 INDEX idx_name_dept (name, department) 가 있지만 쿼리는 SELECT department, name FROM employees WHERE name = 'John' MySQL이 덮어 쓰기 인덱스를 사용할 수 없을 수 있습니다.
• 인덱스 유지 보수 : 인덱스 인덱스는 데이터가 삽입, 업데이트 또는 삭제되기 때문에 인덱스의 유지 보수 비용이 증가합니다. 인덱스를 업데이트해야합니다. 인덱스가 너무 커지면 쓰기 작업의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

이러한 문제를 디버깅하는 방법은 다음과 같습니다.

• 사용 설명 : EXPLAIN 설명을 사용하여 MySQL의 계획을 사용하여 쿼리를 실행하여 오버레이 인덱스가 사용되는지 이해하는 데 도움이됩니다. 예를 들어:

 이름 = 'John'이있는 직원의 이름, 부서를 설명하십시오.

• 인덱스 열의 순서 조정 : 쿼리의 실제 요구에 따라 인덱스 열 순서를 조정하여 오버레이 인덱스를 효과적으로 사용할 수 있는지 확인하십시오.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 오버레이 인덱스 사용을 최적화하는 방법은 무엇입니까? 몇 가지 성능 최적화 및 모범 사례를 살펴 보겠습니다.

• 적절한 열을 선택하십시오 : 색인을 덮어 쓰는 열을 선택할 때 쿼리의 주파수 및 데이터 볼륨을 고려하십시오. 쿼리에 종종 나타나는 열을 선택하면 인덱스를 덮어 쓰는 효과를 최대화 할 수 있습니다.
• 과도한 인덱스 방지 : 인덱스를 덮어 쓰는 것은 쿼리 성능을 향상시킬 수 있지만 과도한 인덱스는 유지 보수 비용을 증가시킬 수 있습니다. 쿼리 성능과 쓰기 성능간에 잔액을 찾아야합니다.
• 모니터링 및 조정 : 쿼리 성능을 정기적으로 모니터링하고 실제 조건에 따라 인덱스 구조를 조정하십시오. 예를 들어 SHOW INDEX 문을 사용하여 현재 인덱스 상황을 볼 수 있습니다.

 직원의 지수 표시;

• 코드 가독성 및 유지 보수 : 쿼리를 작성할 때 코드의 가독성과 유지 관리에주의하십시오. 의미있는 열 이름과 색인 이름을 사용하여 주석을 추가하여 쿼리의 목적과 논리를 설명하십시오.

이러한 방법을 통해 MySQL 데이터베이스의 쿼리 성능을 향상시키기 위해 오버레이 인덱스의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다. 이 기사를 사용하면 커버리지 인덱스를 더 잘 이해하고 적용하여 데이터베이스 쿼리를보다 효율적으로 만들 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 MySQL의 커버링 인덱스 란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!