Der Schlüssel zur Analyse der SQL -Abfrageleistung liegt darin, den Ausführungsplan zu verstehen. Erstens k?nnen Sie durch den Ausführungsplan anzeigen, wie die Datenbank Abfragen ausführt, und feststellen, ob Indexe oder vollst?ndige Tabellen -Scans verwendet werden sollen. Zweitens werden verschiedene Datenbanken wie MySQL, Erkl?ren, postgreSQL, analysieren, um Ausführungspl?ne anzuzeigen. Dann umfassen Schlüsselindikatoren Typ (Verbindungstyp), Schlüssel (index verwendeter Index), Zeilen (gesch?tzte Zeilenzahl) und zus?tzliche (zus?tzliche Informationen); Zu den gemeinsamen Optimierungsvorschl?gen geh?rt schlie?lich das Hinzufügen geeigneter Indizes, die Vermeidung falscher Indizes, die Reduzierung unn?tiger Sortierung und Gruppierung sowie das Vermeiden von Auswahl *. Das Beherrschen dieser kann die SQL -Effizienz effektiv verbessern.
Der Schlüssel zur Analyse der SQL -Abfrageleistung liegt darin, den Ausführungsplan zu verstehen. Viele Menschen konzentrieren sich nur darauf, ob das Ergebnis nach dem Schreiben der Abfrage korrekt ist, aber ignorieren, wie "Kampf" es l?uft. Tats?chlich k?nnen Sie durch den Ausführungsplan feststellen, wie die Datenbank diese Abfrage schrittweise abschlie?t, unabh?ngig davon, ob sie indexiert oder vollst?ndiger Tabellen -Scan ist und ob unn?tige Sortier- oder tempor?re Tabellen vorhanden sind, die sich auf die Effizienz auswirken.

Grundlegende M?glichkeiten, Ausführungspl?ne anzuzeigen
Verschiedene Datenbanken anzeigen Ausführungspl?ne etwas anders, aber die Kernidee ist dieselbe: Führen Sie nicht wirklich Abfragen aus, aber lassen Sie sich in der Datenbank sagen, wie sie ausführen m?chten .

- MySQL verwendet das Schlüsselwort
EXPLAIN
, um es vor die Anweisung Abfrage zu stellen - PostgreSQL verwendet
EXPLAIN ANALYZE
- SQL Server und Oracle haben auch ?hnliche Befehle, wie
SET SHOWPLAN_ALL ON
Zum Beispiel k?nnen Sie in MySQL Folgendes schreiben:
Erkl?ren Sie Select * aus Bestellungen, wobei Customer_id = 100;
Nach der Ausführung sehen Sie mehrere Spalten mit Schlüsselinformationen, z. B. type
(Verbindungstyp), key
(Index verwendet), rows
(gesch?tzte gescannte Zeilen) usw. Mit diesen Informationen k?nnen Sie feststellen, ob diese Abfrage effizient ist.

Verstehen Sie die Schlüsselindikatoren im Ausführungsplan
Es reicht nicht aus, nur eine Reihe von Daten zu sehen, sodass Sie wissen müssen, welche Indikatoren die wichtigsten Punkte sind. Die folgenden Felder sind besonders es wert, auf die Aufmerksamkeit zu achten:
- Typ : Verbindungstyp, gemeinsame umfassen
ALL
(vollst?ndige Tabellen -Scan),index
(Traversalindex),ref
odereq_ref
(gebrauchte Indexsuche). Je niedriger der Typ ist, desto effizienter ist er. - Schlüssel : Der tats?chliche verwendete Index. Wenn es null ist, bedeutet dies, dass es keinen Hit -Index gibt.
- Zeilen : Sch?tzen Sie die Anzahl der zu scannten Zeilen. Je gr??er die Zahl, desto h?her die Kosten.
- Extra : Zus?tzliche Informationen wie "Verwenden von Dateiort" oder "Temporary verwenden" k?nnen ein Leistungsproblem geben.
Wenn Sie sehen type
eines Datensatzes ALL
ist und es Zehntausende von rows
gibt, ist es sehr wahrscheinlich, dass diese Abfrage nicht den richtigen Index durchl?uft und eine Optimierung wert ist.
FAQs und Optimierungsvorschl?ge
Viele langsame Fragen sind tats?chlich "kleine Probleme", aber sie werden nicht bemerkt. Das Folgende sind einige h?ufige Ph?nomene und entsprechende Behandlungsmethoden:
Fehlen eines geeigneten Index
Wenn Sie h?ufig ein bestimmtes Feld abfragen, z.WHERE user_id = ?
und dann sollte dieses Feld indiziert werden. Beachten Sie jedoch, dass nicht alle Felder für die Indexierung geeignet sind, und h?ufig aktualisierte Felder verlangsamen die Schreibgeschwindigkeit.Der falsche Index wurde
verwendet Obwohl der Index hinzugefügt wird, w?hlt die Datenbank sie nicht aus. Zu diesem Zeitpunkt k?nnen Sie prüfen, obpossible_keys
undkey
konsistent sind. Wenn es inkonsistent ist, kann es sein, dass die Statistiken ungenau sind oder der Optimierer der Ansicht ist, dass ein anderer Index angemessener ist.Unn?tige Sortierung und Gruppierung
Wenn Sie keine Indizes verwenden, wennORDER BY
oderGROUP BY
, kann Filesort ausgel?st werden, was unter gro?en Datenmengen sehr zeitaufw?ndig ist.**W?HLEN ***
Obwohl es bequem zu schreiben ist, führt die Tabelle, wenn viele Spalten oder gro?e Felder (z. B. Text, JSON) verwendet werden, zu einer gro?en Anzahl unn?tiger Daten. Versuchen Sie, nur die gewünschten Felder auszuw?hlen.
Grunds?tzlich ist das. Wenn Sie den Ausführungsplan beherrschen, k?nnen Sie nicht nur langsame Abfragen finden, sondern Sie auch effizientere SQL schreiben. Es scheint zun?chst ein bisschen kompliziert zu sein, aber wenn Sie sich ein paar weitere echte Ausführungspl?ne ansehen, k?nnen Sie den Trick langsam erkennen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse der SQL -Abfrageleistung mit Ausführungspl?nen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um Spalten mit bestimmten Namen in SQL -Datenbanken zu finden, kann sie über das Systeminformationsschema erreicht werden oder die Datenbank ist mit einer eigenen Metadatentabelle geliefert. 1. Verwenden Sie Information_Schema.Columns -Abfrage ist für die meisten SQL -Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und SQLServer geeignet und übereinstimmt mit SelectTable_Name, Column_Name und kombiniert mit wherecolumn_namelike oder =; 2. Spezifische Datenbanken k?nnen Systemtabellen oder Ansichten abfragen, z.

SqldialectSDiffereSyntaxandfunctionality.1.StringConcatenationUsesConcat () inmysql, || orconcat () inpostgresql und INSQLSERVER.2.NullHandling -EmploySifnull () inmysql, isnull () InsqlServer, Andcoalesce () CommonAcrossall.3.DateFunctionsvary: jetzt (), Date_Format () i

Der Kernunterschied zwischen SQL- und NOSQL -Datenbanken ist die Datenstruktur, die Skalierungsmethode und das Konsistenzmodell. 1. In Bezug auf die Datenstruktur verwendet SQL vordefinierte Muster, um strukturierte Daten zu speichern, w?hrend NoSQL flexible Formate wie Dokumente, Schlüsselwerte, Spaltenfamilien und Grafiken unterstützt, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. 2. In Bezug auf die Skalierbarkeit stützt sich SQL normalerweise auf st?rkere Hardware für die vertikale Expansion, w?hrend NoSQL die verteilte Expansion durch horizontale Expansion realisiert. 3. In Bezug auf die Konsistenz folgt SQL S?ure, um eine starke Konsistenz zu gew?hrleisten, und ist für Finanzsysteme geeignet, w?hrend NOSQL haupts?chlich Basismodelle verwendet, um die Verfügbarkeit und die endgültige Konsistenz hervorzuheben. 4. In Bezug auf die Abfragesprache bietet SQL standardisierte und leistungsstarke Abfragefunktionen, w?hrend NoSQL -Abfragesprachen vielf?ltig sind, aber nicht so reif und einheitlich wie SQL.

Die Hauptvorteile von CTEs in SQL -Abfragen sind die Verbesserung der Lesbarkeit, die Unterstützung rekursiver Abfragen, die Vermeidung doppelter Unterabfragen sowie die Verbesserung der modularen und Debugging -Funktionen. 1. Verbesserung der Lesbarkeit: Durch die Aufteilung komplexer Abfragen in mehrere unabh?ngige logische Bl?cke ist die Struktur klarer. 2. Unterstützung rekursive Abfragen: Die Logik ist einfacher bei der Verarbeitung hierarchischer Daten, geeignet für Deep Traversal; 3.. Vermeiden Sie doppelte Unterabfragen: Definieren Sie gleichzeitig mehrere Referenzen, reduzieren Sie die Redundanz und verbessern Sie die Effizienz. 4. Bessere Modularisierung und Debugging -Funktionen: Jeder CTE -Block kann separat ausgeführt und verifiziert werden, sodass die Fehlerbehebung einfacher Probleme bei der Fehlerbehebung hat.

Unabh?ngig davon, ob Unterabfragen oder Verbindungen verwendet werden, h?ngt vom spezifischen Szenario ab. 1. Wenn es notwendig ist, Daten im Voraus zu filtern, sind Unterabfragen effektiver, z. B. die Suche nach den heutigen Bestellkunden. 2. Beim Zusammenführen gro?er Datens?tze ist die Verbindungseffizienz h?her, z. B. Kunden und ihre jüngsten Bestellungen; 3. Beim Schreiben einer hoch lesbaren Logik ist die Unterabschnittsstruktur klarer, z. 4. Bei der Durchführung von Aktualisierungen oder L?schen von Vorg?ngen, die von verwandten Daten abh?ngen, sind Unterabfragen die bevorzugte L?sung, z. B. das L?schen von Benutzern, die lange Zeit nicht angemeldet wurden.

AcompositeprimaryKeyinsqlisaprimaryKeyComponsedoftwoorMoreColumnShattogethereUm-IdentifyteachRow.1.itisusedwennoScolumncancanerowuniqueness, Suchasinastudent-CourseenrollmenttablewherebothentIdSandandCourseidareStoForisedtoforiperiquecomaunat

Es gibt drei Kernmethoden, um das zweith?chste Gehalt zu ermitteln: 1. Verwenden Sie die Grenze und versetzen Sie das maximale Gehalt und erhalten das Maximum, das für kleine Systeme geeignet ist. 2. Ausschlie?en des Maximalwerts durch Unterabfragen und dann Max finden, was sehr kompatibel und für komplexe Abfragen geeignet ist; 3. Verwenden Sie die Fensterfunktion Dense_Rank oder Row_Number, um parallele Ranglisten zu verarbeiten, was sehr skalierbar ist. Darüber hinaus ist es notwendig, IFNULL zu kombinieren oder sich zu verschmelzen, um mit der Abwesenheit eines zweith?chsten Gehalts umzugehen.

Sie k?nnen die erstellbare Anweisung von SQL verwenden und Klausel ausw?hlen, um eine Tabelle mit der gleichen Struktur wie eine andere Tabelle zu erstellen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie eine leere Tabelle mit CreateTableEw_TableAsSelect*Fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Fügen Sie bei Bedarf manuelle Indizes, Fremdschlüssel, Ausl?ser usw. hinzu, um sicherzustellen, dass die neue Tabelle intakt und mit der ursprünglichen Tabellenstruktur übereinstimmt.
