


Bilakah Saya Harus Menggunakan Indeks Komposit dalam Pangkalan Data Saya?
Bila Menggunakan Indeks Komposit
Indeks komposit, dilambangkan sebagai indeks(column_A, column_B, column_C), meningkatkan prestasi pangkalan data untuk pertanyaan yang memanfaatkan lajur yang ditetapkan untuk tujuan seperti menyertai, menapis dan juga memilih data. Yang penting, indeks komposit juga memberi manfaat kepada pertanyaan yang menggunakan subset paling kiri bagi lajur yang diindeks. Akibatnya, indeks seperti yang digambarkan di atas akan terbukti berfaedah untuk pertanyaan yang melibatkan:
- indeks(lajur_A, lajur_B, lajur_C)
- indeks(lajur_A, column_B)
- index(column_A)
Pertimbangan Prestasi untuk Indeks Komposit
Menggunakan indeks komposit boleh memberi kesan ketara kepada prestasi disebabkan perkara berikut faktor:
- Lebih pantas Pendapatan semula: Apabila pertanyaan menggunakan semua atau sebahagian daripada lajur indeks komposit, pangkalan data boleh mendapatkan semula data dengan pantas daripada lajur yang diindeks tanpa memeriksa keseluruhan jadual.
- Operasi IO yang dikurangkan: Indeks komposit membantu meringankan operasi IO cakera dengan mendapatkan semula data terus daripada ingatan, sekali gus meminimumkan akses kepada medium storan fizikal.
Faedah Menggunakan Indeks Komposit
Indeks komposit menawarkan beberapa kelebihan:
- Kelajuan Pelaksanaan Pertanyaan yang Dipertingkatkan: Menyusun data mengikut indeks komposit secara mendadak mempercepatkan pemprosesan pertanyaan, membawa kepada peningkatan prestasi yang ketara.
- Penggunaan Sumber Dikurangkan: Dengan mengarahkan pertanyaan kepada subset data tertentu, indeks komposit mengoptimumkan penggunaan sumber pelayan, mengurangkan beban sistem keseluruhan.
- Skala Dipertingkat: Sebagai volum data meningkat, indeks komposit terbukti tidak ternilai dalam mengekalkan pelaksanaan pertanyaan yang cekap, walaupun untuk set data yang lebih besar.
Contoh Kes Penggunaan
Pertimbangkan contoh yang disediakan dengan jadual rumah:
Untuk menentukan sama ada indeks komposit pada geolat dan geolng sesuai, periksa yang paling pertanyaan yang kerap dilaksanakan:
SELECT * FROM homes WHERE geolat BETWEEN ??? AND ??? AND geolng BETWEEN ??? AND ???
Untuk pertanyaan ini, indeks komposit pada (geolat, geolng) akan menjadi optimum kerana ia sejajar secara langsung dengan kriteria penapisan yang ditentukan.
Tafsiran bagi Output EXPLAIN
Menganalisis EXPLAIN output:
EXPLAIN SELECT ... WHERE homes.geolat BETWEEN -100 AND 100 AND homes.geolng BETWEEN -100 AND 100
- geolat,geolng,display_status ialah indeks yang digunakan.
- menggunakan tempat menunjukkan bahawa indeks sedang digunakan oleh syarat penapisan pertanyaan.
Keluaran menunjukkan bahawa indeks sedia ada pada geolat dan geolng adalah memadai untuk yang ditentukan pertanyaan. Walau bagaimanapun, jika pertanyaan kebanyakannya melibatkan penapisan pada geolat dan geolng secara serentak, mencipta indeks komposit seperti yang dicadangkan (index(geolat_geolng)) boleh meningkatkan lagi prestasi.
Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Saya Harus Menggunakan Indeks Komposit dalam Pangkalan Data Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
