


Pourquoi les index améliorent-ils la vitesse de requête MySQL?
Jun 19, 2025 am 01:05 AMLes index dans MySQL améliorent la vitesse de requête en permettant une récupération de données plus rapide. 1. Ils réduisent les données numérisées, permettant à MySQL de localiser rapidement les lignes pertinentes dans où ou l'ordre par des clauses, particulièrement importante pour les tables grandes ou fréquemment interrogées. 2. Ils accélèrent les jointures et le tri, rendant les opérations de jointure plus efficaces et évitent les portes de fichiers lentes lors de l'utilisation de l'ordre par. 3. Ils améliorent les performances sur des colonnes uniques et hautement sélectives comme les clés primaires ou les adresses e-mail, où chaque valeur appara?t rarement. 4. Ils prennent en charge diverses structures d'index telles que les arbres B pour les requêtes de plage et le tri, et les index de hachage pour les recherches d'égalité, bien que chacun ait des cas d'utilisation spécifiques. Cependant, la sur-indication doit être évitée car elle consomme de l'espace et ralentit les opérations d'écriture. Une analyse appropriée des modèles de requête garantit des stratégies d'indexation efficaces.
Les index dans MySQL améliorent la vitesse de requête en permettant à la base de données de localiser et de récupérer les données plus efficacement. Sans index, MySQL doit scanner chaque ligne dans une table pour trouver des résultats correspondants - c'est connu comme une analyse de table complète. à mesure que la table s'agrandit, ce processus devient plus lent et plus à forte intensité de ressources. Avec un index, MySQL peut passer directement aux données pertinentes, réduisant le nombre de lignes dont il a besoin à examiner.
Voici quelques fa?ons clés des index Aide:
1. Ils réduisent la quantité de données numérisées
Lorsque vous exécutez une requête qui filtre ou trie les données (comme avec où ou l'ordre par), MySQL peut utiliser un index pour se rétrécir rapidement où se trouvent les données pertinentes.
Par exemple: si vous avez une table d'utilisateurs avec un million d'enregistrements et que vous recherchez un utilisateur par e-mail sans indice, MySQL peut avoir besoin de vérifier toutes les millions de lignes. Mais s'il y a un index sur la colonne des e-mails, il peut aller directement à l'entrée correspondante - ou au moins un petit sous-ensemble d'entrées - réduisant dramatiquement le temps de traitement.
Astuce: Ceci est particulièrement important pour les grandes tables ou les requêtes qui fonctionnent fréquemment.
2. Ils aident à accélérer les jointures et à trier
Les index facilitent également les opérations de jointure car elles permettent à MySQL de faire correspondre plus efficacement les lignes associées à partir de différentes tables. De même, lors du tri des résultats en utilisant l'ordre par, le fait d'avoir un index sur la colonne triée évite la nécessité d'une opération de port de fichiers, ce qui est beaucoup plus lent.
Quelques choses à garder à l'esprit:
- Les index fonctionnent mieux sur les colonnes utilisées souvent dans les clauses, les conditions de jointure ou l'ordre par instructions.
- évitez de sur-indexer - chaque index prend de l'espace et peut ralentir les opérations d'écriture comme insérer, mettre à jour et supprimer.
3. Ils améliorent les performances sur des colonnes uniques et hautement sélectives
Les colonnes à forte sélectivité - ce qui signifie qu'ils ont de nombreuses valeurs uniques par rapport au nombre total de lignes - sont des candidats idéaux pour l'indexation. Par exemple, les clés primaires comme id
ou les identificateurs uniques comme email
bénéficient considérablement des index.
Pourquoi? Parce que lorsqu'une valeur n'appara?t qu'une seule ou très rarement, un index peut déterminer exactement où vit cet enregistrement. D'un autre c?té, si une colonne a une faible sélectivité (comme une colonne de genre avec seulement ?male? et ?femme?), un index pourrait ne pas être utile et pourrait même être ignoré par l'optimiseur de requête.
4. Ils prennent en charge différents types de structures d'index
MySQL prend en charge plusieurs types d'index, tels que les arbres B (utilisés par défaut pour la plupart des moteurs de stockage) et des index de hachage (utilisés principalement dans la mémoire et les moteurs NDB). Chaque type a ses propres forces en fonction des modèles de requête.
Les index de B-Tree sont parfaits pour:
- Requêtes de plage (
WHERE id > 100
) - Tri (
ORDER BY name
) - Recherche d'égalité (
WHERE email = 'test@example.com'
)
Les indices de hachage, en revanche, sont optimisés pour les comparaisons d'égalité mais ne prennent pas en charge les requêtes de plage ou le tri.
IMPORTANT: Choisir le bon type d'index est en fonction de la fa?on dont votre application accède aux données.
Ainsi, bien que les index sont des outils puissants pour accélérer les requêtes, ce ne sont pas une solution unique. Vous obtiendrez le plus d'avantages en analysant vos modèles de requête et en appliquant de manière réfléchie les indices.
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Pour réinitialiser le mot de passe racine de MySQL, veuillez suivre les étapes suivantes: 1. Arrêtez le serveur MySQL, utilisez SudosystemCTlStopmysql ou SudosystemctlStopMysQLD; 2. Démarrez MySQL en - Skip-Grant-Tables, exécutez SudomysQld-Skip-Grant-Tables &; 3. Connectez-vous à MySQL et exécutez la commande SQL correspondante pour modifier le mot de passe en fonction de la version, telle que Flushprivileges; alterUser'root '@' localhost'identifiedby'your_new

ToseCurelyConnectToAremotemysQlServer, Usesshtunneling, ConfigureMysqlForremoteAccess, Setfirewallrules et Considersslincryption . Premier, établianshtunnelwithssh-l3307: localhost: 3306User @ Remote-Server-NandConnectViamysql-H127.0.0.1-P3307.Second, Editmys

MySQLDump est un outil commun pour effectuer des sauvegardes logiques des bases de données MySQL. Il génère des fichiers SQL contenant des instructions de création et d'insertion pour reconstruire la base de données. 1. Il ne sauvegarde pas le fichier d'origine, mais convertit la structure de la base de données et le contenu en commandes SQL portables; 2. Il convient aux petites bases de données ou à la récupération sélective et ne convient pas à la récupération rapide des données de niveau TB; 3. 4. Utilisez la commande MySQL pour importer pendant la récupération et peut désactiver les vérifications des clés étrangères pour améliorer la vitesse; 5. Il est recommandé de tester régulièrement la sauvegarde, d'utiliser la compression et de régler automatiquement.

Lors de la gestion des valeurs nuls dans MySQL, veuillez noter: 1. Lors de la conception du tableau, les champs clés sont définis sur Notnull et les champs facultatifs sont autorisés nuls; 2. ISNULL ou ISNOTNULL doit être utilisé avec = ou! =; 3. Les fonctions IFNULL ou Coalesce peuvent être utilisées pour remplacer les valeurs par défaut d'affichage; 4. Soyez prudent lorsque vous utilisez des valeurs nulles directement lors de l'insertion ou de la mise à jour, et faites attention aux méthodes de traitement de la source de données et du cadre ORM. NULL représente une valeur inconnue et n'égale aucune valeur, y compris lui-même. Par conséquent, soyez prudent lorsque vous interrogez, comptez et connectez les tables pour éviter les données manquantes ou les erreurs logiques. L'utilisation rationnelle des fonctions et des contraintes peut réduire efficacement les interférences causées par NULL.

Allumez les journaux de requête lente MySQL et analysez les problèmes de performances localisés. 1. Modifiez le fichier de configuration ou définissez dynamiquement Slow_Query_Log et Long_Query_time; 2. Le journal contient des champs clés tels que Query_time, Lock_time, ROWS_EXAMINE pour aider à juger les goulots d'étranglement de l'efficacité; 3. Utilisez les outils MySqlDumpSlow ou Pt-Query-digest pour analyser efficacement les journaux; 4. Les suggestions d'optimisation incluent l'ajout d'index, d'éviter la sélection *, le fractionnement des requêtes complexes, etc. Par exemple, l'ajout d'un index à user_id peut réduire considérablement le nombre de lignes numérisées et améliorer l'efficacité de la requête.

GroupBy est utilisé pour regrouper les données par champ et effectuer des opérations d'agrégation, et avoir une utilisation est utilisée pour filtrer les résultats après le regroupement. Par exemple, l'utilisation de groupByCustomer_ID peut calculer la quantité de consommation totale de chaque client; L'utilisation d'avoir peut filtrer les clients avec une consommation totale de plus de 1 000. Les champs non agrégés après sélection doivent appara?tre dans GroupBY, et avoir peut être filtré conditionnellement à l'aide d'un alias ou d'expressions d'origine. Les techniques courantes incluent le comptage du nombre de chaque groupe, le regroupement de plusieurs champs et le filtrage avec plusieurs conditions.

Les transactions MySQL et les mécanismes de verrouillage sont essentielles pour le contr?le et le réglage des performances simultanés. 1. Lorsque vous utilisez des transactions, assurez-vous d'exciter explicitement et de maintenir les transactions à court pour éviter l'occupation des ressources et les ballonnements undolog en raison de longues transactions; 2. Les opérations de verrouillage incluent des verrous partagés et des verrous exclusifs, SELECT ... Forupdate Plus X Locks, SELECT ... LOCKINSHAREMODE plus les verrous S, les opérations d'écriture automatiquement et les index doivent être utilisés pour réduire la granularité des verrous; 3. Le niveau d'isolement est lisible de manière répétitive par défaut, adapté à la plupart des scénarios et les modifications devraient être prudentes; 4. L'inspection de blocage peut analyser les détails de la dernière impasse via la commande showEngineInNodbStatus, et les méthodes d'optimisation incluent l'ordre d'exécution unifié, augmentent les index et introduisent des systèmes de file d'attente.

La pagination MySQL est généralement mise en ?uvre en utilisant la limite et le décalage, mais ses performances sont médiocres sous un grand volume de données. 1. Limit contr?le le nombre de chaque page, le décalage contr?le la position de départ et la syntaxe est limitedoffsetm; 2. Les problèmes de performance sont causés par des enregistrements excessifs et la suppression des analyses de décalage, entra?nant une faible efficacité; 3. Les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation de la pagination du curseur, de l'accélération d'index et du chargement paresseux; 4. Le curseur Paging localise le point de départ de la page suivante à travers la valeur unique du dernier enregistrement de la page précédente, en évitant le décalage, ce qui convient à l'opération "page suivante", et ne convient pas aux sauts aléatoires.
