


Analyse des plans d'exécution de requête en utilisant Explication dans MySQL
Jul 07, 2025 am 01:15 AMPour comprendre pourquoi la requête MySQL est lente, vous devez d'abord utiliser l'instruction Explication pour analyser le plan d'exécution de la requête. 1. Explique affiche les étapes d'exécution de la requête, y compris la table accessible, le type de jointure, l'utilisation d'index, etc.; 2. Les colonnes de clés telles que Type (type de connexion), possible_keys et clé (sélection d'index), lignes (lignes numérisées) et supplémentaires (informations supplémentaires) aident à identifier les goulots d'étranglement des performances; 3. Lorsque vous utilisez Explication, vous devez hiérarchiser la vérification des requêtes dans le journal de requête lente pour observer s'il existe des scans de table complets (type: tout) ou des valeurs de lignes élevées; 4. Faites attention aux invites telles que "Utilisation de fichiers de fichiers" ou "Utilisation temporaire" dans la colonne supplémentaire, ce qui peut signifier que les opérations de tri ou de regroupement doivent être optimisées; 5. Pour les requêtes complexes, vous pouvez utiliser Explication Format = JSON pour obtenir des informations plus détaillées. Grace à ces étapes, nous pouvons identifier et optimiser efficacement les index manquants, l'ordre de connexion mauvais, le tri inutile et d'autres problèmes, améliorant ainsi les performances de la requête.
Lorsque vous essayez de comprendre pourquoi une requête MySQL est lente, l'un des outils les plus puissants à votre disposition est la déclaration EXPLAIN
. Cela vous donne un aper?u de la fa?on dont MySQL exécute vos requêtes, vous aidant à identifier les goulots d'étranglement et à optimiser les performances.

Qu'est-ce que l'explication vous montre
Exécuter EXPLAIN
avant qu'une requête SELECT
renvoie des informations sur la fa?on dont MySQL prévoit de l'exécuter. Cela comprend les tables accessibles, les types de jointures utilisés, si les index sont efficaces, et plus encore.

Les colonnes clés à laquelle faire attention incluent:
- ID : l'identifiant de la requête sélectionnée. Les requêtes avec plusieurs sous-requêtes ou syndicats auront plusieurs ID.
- select_type : vous indique s'il s'agit d'un simple sélection, d'une sous-requête ou d'une union.
- Tableau : Quelle table la ligne fait référence.
- Type : Le type de jointure - c'est cruel. Du meilleur au pire:
system
,const
,eq_ref
,ref
,range
,index
,ALL
. - possible_keys et clé : montrez les index considérés comme mysql considérés et réellement utilisés.
- Rows : Nombre estimé de lignes que MySQL doit examiner. Plus bas est meilleur.
- Extra : contient des informations supplémentaires comme ?Utilisation de Filesort? ou ?Utilisation temporaire?, qui sont des drapeaux rouges.
La compréhension de ces champs vous aide à prendre des décisions éclairées sur l'utilisation de l'indice et la structure de la requête.

Comment utiliser Expliquer efficacement
Pour tirer le meilleur parti d' EXPLAIN
, suivez ces pratiques:
- Commencez par des requêtes lentes : utilisez le journal de requête lent ou les outils comme
mysqldumpslow
pour trouver des candidats. - Exécutez Expliquez-les sur eux : Ajoutez
EXPLAIN
avant votreSELECT
et recherchez des analyses complètes de table (type: ALL
) ou des valeursrows
élevées. - Vérifiez l'utilisation des clés : si
possible_keys
affiche un index maiskey
est vide, cet index n'est pas utilisé. Peut-être que votre clause n'est pas suffisamment sélective ou utilise des fonctions sur les colonnes indexées. - Regardez la colonne supplémentaire : des mots comme ?Utilisation de fichiers? ou ?Utilisation de temporaires? suggèrent les opportunités d'optimisation.
Par exemple, si vous voyez un filesort
, envisagez d'ajouter un index de couverture ou de réorganiser votre ORDER BY
.
Vous pouvez également utiliser EXPLAIN FORMAT=JSON
pour une sortie plus détaillée, particulièrement utile lors de l'analyse des jointures complexes ou des sous-requêtes.
Scénarios d'optimisation communs
Voici quelques exemples du monde réel où EXPLAIN
peut vous guider vers les correctifs:
Index manquants :
Sitype
estALL
etpossible_keys
estNULL
, vous avez probablement besoin d'un index. Essayez d'ajouter un sur la ou les colonnes pertinentes dans la clause WHERE ou JOIN.Commande de jointure incorrecte :
MySQL choisit parfois une commande sous-optimale pour rejoindre des tables. Si vous voyez un grand ensemble de résultats intermédiaires dès le début, essayez de restructurer la requête ou d'utiliserSTRAIGHT_JOIN
.Tri inutile :
Si vous voyez ?Utilisation de Filesort? dans la colonneExtra
, vérifiez si le type est vraiment nécessaire. Parfois, l'ajout d'un index qui couvre à la fois l'ordre et l'ordre par les clauses le résout.Tables temporaires en groupe par :
Si vous voyez ?utiliser temporaire? ainsi que ?Utilisation de fichiers de sport? pendant unGROUP BY
, envisagez d'optimiser les colonnes de regroupement ou d'utiliser des tables dérivées.
N'oubliez pas non plus que EXPLAIN
montre uniquement le plan de requête - il n'exécute pas la requête. Ainsi, cela ne reflétera pas les problèmes d'exécution comme les affirmations de verrouillage ou les problèmes d'E / S de disque.
Notes finales
Utiliser EXPLAIN
régulièrement est une bonne habitude lors du réglage des requêtes. Ce n'est pas seulement pour réparer les requêtes lentes - c'est également idéal pour valider que vos optimisations aident réellement. Parfois, l'ajout d'un index ne modifie pas le plan comme prévu, et EXPLAIN
vous permet de saisir cela t?t.
Un piège commun est de supposer que toute utilisation d'un index est bonne. Ce n'est pas toujours vrai. Une analyse d'index ( type: index
) sur de nombreuses lignes peut être plus lente qu'une analyse de table complète bien limitée. Vérifiez toujours la valeur rows
.
Et n'oubliez pas: Expliquez que fonctionne uniquement sur des instructions de sélection. Si vous souhaitez analyser la mise à jour ou supprimer les requêtes, réécrivez-les en premier.
Fondamentalement, c'est tout.
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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.

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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.
