


Optimisation des requêtes en cours d'exécution dans une base de données MySQL
Jul 05, 2025 am 02:26 AMPour corriger les requêtes MySQL lentes, identifiez d'abord les requêtes problématiques à l'aide du journal de requête lent et des outils comme PT-Query-Digest. Deuxièmement, analysez-les avec Expliquez pour trouver des analyses de table complètes ou des index manquants. Troisièmement, optimisez les requêtes en sélectionnant uniquement les colonnes nécessaires, en évitant les fonctions sur des colonnes indexées, en simplifiant les jointures et en ajoutant des index composites appropriés. Quatrièmement, examinez la conception du schéma pour les types de données inefficaces ou les problèmes de normalisation et régimez les paramètres de configuration comme innodb_buffer_pool_size si nécessaire. Surveillez toujours les performances avant et après les modifications pour assurer des améliorations sans effets secondaires involontaires.
Les requêtes lentes peuvent vraiment faire glisser vos performances de base de données MySQL. La bonne nouvelle est que la plupart du temps, ils ne sont pas si difficiles à réparer une fois que vous savez ce qui se passe. La clé est d'identifier quelles requêtes sont lentes, de comprendre pourquoi et d'appliquer les bonnes corrections.

1. Identifier les requêtes de problème
Avant de commencer à peaufiner les choses, vous devez savoir quelles requêtes provoquent le ralentissement. MySQL a un journal de requête lent intégré qui aide à cela. Allumez-le et définissez un seuil raisonnable - comme 1 seconde - et laissez-le fonctionner pendant un certain temps.

Vous pouvez également utiliser des outils comme mysqldumpslow
ou des applications tierces comme PT-Query-Digest pour résumer les journaux et mettre en évidence les pires délinquants.
Liste de contr?le rapide:

- Activer la connexion à requête lente My.cnf:
slow_query_log = 1
- Set long_query_time (par exemple, 1 seconde)
- Log_queries_not_using_indexes peut aider à repérer les index manquants
Une fois que vous avez la liste, concentrez-vous sur ceux qui prennent le plus de temps ou exécutez le plus fréquemment.
2. Utiliser Expliquer pour comprendre l'exécution de la requête
Une fois que vous avez trouvé une requête lente, exécutez EXPLAIN
avant de voir comment MySQL l'exécute. Cela vous montre si des index sont utilisés, combien de lignes sont analysées et si des tables ou des portes de fichiers temporaires sont impliqués.
Recherchez ces drapeaux rouges:
-
Using filesort
ouUsing temporary
dans la colonne supplémentaire -
type
estALL
(ce qui signifie la numérisation complète de la table) - Valeur
rows
élevées
Par exemple, si vous voyez une analyse de table complète sur une grande table, l'ajout d'un index sur la clause ou la condition de jonction peut faire une énorme différence.
Mais ne vous contentez pas d'ajouter des index à l'aveugle - s'assurez qu'ils correspondent à la fa?on dont la requête filtre ou rejoint les données.
3. Optimiser les index et la structure de requête
Beaucoup de requêtes lentes se résument à une mauvaise indexation ou à une structure SQL inefficace.
Commencez par vérifier:
- Sélectionnez-vous plus de données que nécessaire? Utilisez des colonnes spécifiques au lieu de
SELECT *
- Filtrez-vous avec des fonctions sur des colonnes indexées? Comme
WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'
- Cela casse l'utilisation de l'index - Pouvez-vous simplifier les jointures ou réduire les sous-requêtes?
L'ajout du bon indice est souvent la victoire la plus rapide. Par exemple, si votre requête filtre par user_id
et trie par created_at
, un index composite sur (user_id, created_at)
pourrait accélérer considérablement les choses.
Considérez également:
- Briser de très grandes requêtes en petits morceaux
- Utilisation des index de couverture le cas échéant
- éviter le tri inutile (
ORDER BY
) lorsque cela est possible
N'oubliez pas que les index ne sont pas gratuits - ils ajoutent des frais généraux aux écritures - donc équilibrent les performances de lecture et d'écriture.
4. Considérez la conception du schéma et le réglage de la configuration
Parfois, les requêtes lentes indiquent des problèmes plus profonds dans la conception du schéma ou la configuration du serveur.
Problèmes de schéma commun:
- Stockage de grands champs texte / blob dans le même tableau que les données fréquemment accessibles
- Sur-normalisation ou sous-normalisation
- En utilisant les mauvais types de données (comme Varchar (1000) quand 50 feraient)
Du c?té de la configuration, l'augmentation de la taille du pool de tampons ( innodb_buffer_pool_size
) peut beaucoup aider si votre ensemble de travail ne correspond pas à la mémoire. Vérifiez également les limites de connexion, les paramètres de la table temporaire et le cache de requête (mais notez que le cache de requête a été supprimé dans les versions MySQL ultérieures).
Ne vous précipitez pas dans les modifications de configuration sans surveillance - utilisez des outils tels que SHOW STATUS
, SHOW ENGINE INNODB STATUS
ou le schéma de performances pour obtenir des données réelles.
C'est essentiellement ?a. La fixation des requêtes MySQL lents se résume généralement à l'identification des pires, à comprendre comment ils s'exécutent, à les optimiser avec des index et un meilleur SQL, et revisiter parfois un schéma ou une configuration. Ce n'est pas magique - c'est un travail méthodique.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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1. Le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React dans la communauté de questions et réponses de développement PHP est le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React, en raison de sa maturité dans l'écosystème et de l'efficacité de développement élevée; 2. Les performances élevées nécessitent une dépendance à la cache (redis), une optimisation de la base de données, des files d'attente CDN et asynchrones; 3. La sécurité doit être effectuée avec le filtrage d'entrée, la protection CSRF, les HTTP, le cryptage de mot de passe et le contr?le d'autorisation; 4. Publicité facultative, abonnement aux membres, récompenses, commissions, paiement des connaissances et autres modèles, le noyau est de faire correspondre le ton communautaire et les besoins des utilisateurs.

Il existe trois fa?ons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Pourquoi ai-je besoin de la connexion MySQL de cryptage SSL / TLS? étant donné que les connexions non cryptées peuvent provoquer l'interception des données sensibles, l'activation de SSL / TLS peut empêcher les attaques de l'homme au milieu et répondre aux exigences de conformité; 2. Comment configurer SSL / TLS pour MySQL? Vous devez générer un certificat et une clé privée, modifier le fichier de configuration pour spécifier les chemins SSL-CA, SSL-CERT et SSL-Key et redémarrer le service; 3. Comment forcer SSL lorsque le client se connecte? Implémenté en spécifiant les exigences ou requirex509 lors de la création d'un utilisateur; 4. Les détails qui sont facilement négligés dans la configuration SSL incluent les autorisations de chemin de certificat, les problèmes d'expiration des certificats et les exigences de configuration du client.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.
