SQL의 하위 쿼리, 관련 쿼리, 집계 함수 등 복잡한 구조 식별

SQL에서 다중 테이블 조인, 정렬, 그룹화 및 기타 작업을 식별합니다.

복잡한 SQL을 여러 개의 간단한 단일 테이블 쿼리로 분해

다중 테이블 조인, 정렬, 그룹화 등의 작업 감소

인덱스 사용

데이터 볼륨 감소

쿼리 조건 최적화

UNION 및 UNION ALL과 같은 작업을 사용하여 단일 테이블 쿼리 결과 병합

결과를 결합하기 위해 JOIN 작업을 사용하지 마세요.

병합된 결과의 데이터 양 줄이기

병합된 결과의 정렬, 그룹화 및 기타 작업을 최적화합니다.

실행 계획 보기

인덱스 사용량 분석

데이터 분포 확인

대부분의 시나리오에 적합

고유한 값 필드에 적용됩니다.

여러 필드 조합에 적합

공간 데이터에 적합

텍스트 검색에 적합

장점: 테이블 쿼리 횟수 감소 및 쿼리 효율성 향상

단점: 인덱스가 너무 커져서 쓰기 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

쿼리문에서 자주 사용되는 컬럼을 인덱스 컬럼으로 선택

구별도가 높은 컬럼을 인덱스 컬럼으로 선택

여러 열을 복합 인덱스로 결합

복합 인덱스는 쿼리 효율성을 높이고 인덱스 수를 줄일 수 있습니다.

함수 작업으로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있음

유형 변환으로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있음

계산으로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있음

퍼지 쿼리로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있음

정렬하면 인덱스 오류가 발생할 수 있습니다.

페이지 매김으로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있습니다.

집계로 인해 인덱스 오류가 발생할 수 있습니다.

쿼리 기준 필드가 색인화되어 있는지 확인하세요.

인덱스 오류를 일으킬 수 있는 함수나 연산자를 사용하지 마세요.

반환되는 데이터의 양을 제한하려면 LIMIT를 사용하세요.

WHERE 절을 사용하여 데이터 필터링

하위 쿼리 대신 JOIN 문 사용

하위 쿼리 대신 EXISTS 절을 사용하세요.

OR 조건 대신 UNION을 사용하세요.

OR 조건 대신 IN을 사용하세요.

일괄 업데이트를 위한 트랜잭션 사용

일괄 업데이트를 위한 저장 프로시저 사용

오랫동안 자물쇠를 쥐고 있는 것을 피하세요

낮은 트랜잭션 격리 수준

데이터 이월 이유

데이터가 전달되는 방식

직접 복사는 작은 데이터 볼륨에 적합합니다.

내보내기 및 가져오기는 대용량 데이터에 적합합니다.

데이터베이스 연결은 실시간 데이터와 함께 작동합니다.

네트워크 대역폭 늘리기

데이터베이스 쿼리 최적화

데이터 형식 최적화

암호화된 전송 사용

접근 제한

트랜잭션 처리 사용

정기적으로 데이터를 백업하십시오.

열 중복성을 통해 연결 수를 줄이고 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

디스크 I/O 횟수가 많을수록 쿼리 속도는 느려집니다.

열 중복성을 통해 디스크 I/O를 줄이고 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

열 중복성은 쿼리 복잡성을 줄이고 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

열 중복성은 쿼리 성능을 향상하고 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

업무 기능에 따라 분할

분할 후 독립적으로 유지 관리 가능

결합 감소

데이터 범위로 분할

쿼리 성능 향상

데이터 중복성 감소

과도한 분할 방지

유지관리 비용 절감

쿼리 성능 향상

하드웨어 비용 절감

데이터 불일치 감소

데이터 정확성 향상

데이터 결합 감소

데이터 유지 관리성을 향상합니다.