MySQLでインデックスを効果的に使用する方法クエリパフォーマンスを改善する

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために重要です。それらは、本の裏にあるインデックスと同様に機(jī)能します。テーブル全體をスキャンする代わりに、データベースはインデックス付き列に基づいて関連する行をすばやく見つけることができます。効果的なインデックスの使用には、いくつかの要因を慎重に検討することが含まれます。

• 右の列の選択：條項(xiàng)、條件JOIN WHERE條項(xiàng)ORDER BYで頻繁に使用されるインデックス列。インデックスが指す必要がある行の數(shù)を最小化するため、高いカーディナリティ（多くの異なる値）で列に優(yōu)先順位を付けます。たとえば、ほとんどの値が真である場合、ブール列（ is_active ）のインデックス付けは有益ではない場合があります。

• インデックスタイプ： MySQLはさまざまなインデックスタイプを提供し、それぞれに長所と短所があります。最も一般的なのは次のとおりです。

  • Bツリーインデックス：これらはデフォルトであり、一般的にほとんどのユースケースに適しており、平等、範(fàn)囲、およびプレフィックス検索をサポートしています。
  • FullTextインデックス：テキストデータの検索に最適化されており、長いテキストフィールド內(nèi)でキーワードを見つけるのに役立ちます。
  • ハッシュインデックス：平等検索の高速ですが、範(fàn)囲のクエリや注文をサポートしません。一般に、Bツリーインデックスよりも汎用性が低い。
  • 空間インデックス：空間データ型（ポイント、ポリゴンなど）用に設(shè)計(jì)され、効率的な空間クエリを可能にします。
• 複合インデックス：複數(shù)の列がクエリWHERE句に関與している場合、複合インデックスは個(gè)々のインデックスよりも大幅に高速になります。複合インデックスの列の順序が重要です。左端の列が最も重要です。たとえば、クエリがWHERE city = 'London' AND age > 30に頻繁に使用する場合、 (city, age)の複合インデックスは、 cityとageの個(gè)別のインデックスよりも効率的です。
• プレフィックスインデックス：非常に長いテキスト列の場合、プレフィックスインデックスは、インデックスサイズとパフォーマンスの間の良い妥協(xié)點(diǎn)になります。列の最初のn文字のみをインデックス付けします。これにより、特に列のプレフィックスを確認(rèn)するだけのクエリの場合、インデックスサイズが削減され、パフォーマンスが向上します。
• 監(jiān)視と最適化： EXPLAINなどのツールを使用してクエリパフォーマンスを定期的に分析して、ゆっくりとクエリとインデックスの最適化の機(jī)會(huì)を識(shí)別します。 MySQLのスロークエリログは、このプロセスでも非常に貴重です。

MySQLでインデックスを作成するときに避けるべき一般的な間違いは何ですか？

影響を明確に理解せずにインデックスを作成すると、パフォーマンスの劣化につながる可能性があります。避けるべきいくつかの一般的な間違いは次のとおりです。

• インデックスの過剰：インデックスが多すぎると、インデックスをテーブルデータに沿って更新する必要があるため、執(zhí)筆データ（挿入、更新、削除）のオーバーヘッドが増加します。これにより、書き込み操作が大幅に遅くなる可能性があります。
• 低電限列のインデックス作成：個(gè)別の値がほとんどないインデックス作成列（たとえば、主に「真の」値を持つブール列）はパフォーマンスの利點(diǎn)がほとんどなく、書き込みオーバーヘッドの増加によりパフォーマンスを損なうことさえあります。
• 複合インデックスの無視：複數(shù)の列の代わりに複數(shù)の単一列インデックスを使用して、條項(xiàng)が非効率的なクエリ計(jì)畫につながる可能性のWHERE複數(shù)の列が使用される場合。
• 複合インデックスの誤ったインデックス順序：複合インデックスの列の順序が重要です。左端の列は、フィルタリング條件で最も頻繁に使用される必要があります。
• EXPLAINを使用しない：インデックス作成の前後に説明キーワードを使用してEXPLAINプランを分析できないと、インデックスの実際の利點(diǎn)を確認(rèn)することができなくなります。
• 非選択的な列のインデックス作成：検索されている行の數(shù)を効果的に絞り込まない列（選択性が低い）は、パフォーマンスの改善を大きく提供しません。

特定のMySQLデータベースクエリに最も有益なインデックスを決定するにはどうすればよいですか？

最も有益なインデックスを決定するには、データベースクエリとそのパフォーマンス特性を慎重に分析する必要があります。これが體系的なアプローチです：

1. スロークエリを特定する： MySQLのスロークエリログまたはプロファイリングツールを使用して、実行するのに最長のクエリを識(shí)別します。
2. クエリ計(jì)畫を説明します。 EXPLAIN ： EXPLAINキーワードは、MySQLが使用されたインデックス（または使用していない）を含むクエリを?qū)g行する方法に関する詳細(xì)情報(bào)を提供します。使用されているインデックスを示すkey列と、調(diào)査した行の數(shù)を示す行列を示すrows列に細(xì)心の注意を払ってください。
3. 條項(xiàng)WHERE調(diào)べ、條件にJOIN ： WHEREとJOIN條件で使用される列を特定します。これらは、インデックス作成の主要な候補(bǔ)です。
4. 列のカーディナリティを考慮してください：高いカーディナリティのある柱は、低樞機(jī)inalの列よりもインデックス作成の候補(bǔ)者が優(yōu)れています。
5. 実験と測定：疑わしいボトルネックのインデックスを作成し、クエリを再実行してパフォーマンスの改善を測定します。ツールを使用して、インデックスを追加する前後にクエリ実行時(shí)間を比較します。
6. 反復(fù)改善：インデックス最適化は反復(fù)プロセスです。最適なソリューションを見つけるには、さまざまなインデックスの組み合わせ（複合インデックス、プレフィックスインデックス）を?qū)g験する必要がある場合があります。

MySQLに少數(shù)であることとの間のトレードオフは何ですか？

MySQLデータベースのインデックスの數(shù)には、読み取りパフォーマンスと書き込みパフォーマンスのトレードオフが含まれます。

多くのインデックス：

• 利點(diǎn)：特に複數(shù)の列を含む複雑なクエリの場合、より速い読み取り操作。
• 短所：インデックスをテーブルデータと一緒に更新する必要があるため、操作操作（挿入、更新、削除）が遅い。インデックスサイズが大きいため、ストレージスペースの消費(fèi)が増加します。インデックスの維持におけるオーバーヘッドの増加。

少數(shù)のインデックス：

• 利點(diǎn)：書き込み操作の速度、消費(fèi)されるストレージスペースの減少、およびメンテナンスのオーバーヘッドの削減。
• 短所：特に複雑なクエリの読み取り操作が遅い。完全なテーブルスキャンが必要になる場合があり、パフォーマンスに大きな影響を與えます。

インデックスの最適數(shù)は、特定のアプリケーションとそのワークロード特性に依存します。読み書きの比率が高いデータベースは、より少ないインデックスの恩恵を受ける可能性がありますが、読み書きの比率が高い人はより多くのインデックスの恩恵を受ける可能性があります。適切なバランスを見つけるためには、慎重な監(jiān)視とパフォーマンス分析が重要です。目標(biāo)は、読み取りパフォーマンスの向上が書き込みパフォーマンスのペナルティを上回るスイートスポットを見つけることです。

以上がMySQLでインデックスを効果的に使用してクエリパフォーマンスを改善するにはどうすればよいですか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。