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introduction:
L'indexation joue un rôle crucial lors de l'exécution des opérations de requête de base de données. Grâce à une optimisation raisonnable d'index, il peut non seulement accélérer la vitesse de requête, mais également réduire la charge du disque IO. Cet article introduira en détail comment optimiser l'indexation de la base de données via Thinkorm pour améliorer les performances de la base de données et réduire les E / S du disque.
L'indexation de la base de données est une technologie utilisée pour accélérer les requêtes qui améliore l'efficacité de la recherche de données en créant des structures de données supplémentaires. En règle générale, la base de données crée automatiquement des index pour les clés primaires dans le tableau, et les développeurs peuvent également créer manuellement des index pour d'autres champs de requête courants pour optimiser les performances.
Dans Thinkorm, nous pouvons ajouter @index sur le terrain de la classe de modèle
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons ajouté un index au champ Nom , qui peut accélérer l'efficacité de la requête par son nom.
En utilisant l'index rationnellement, les opérations IO disque pendant les requêtes de base de données peuvent être considérablement réduites, améliorant ainsi l'efficacité de la requête. Voici quelques suggestions d'optimisation:
L'ajout d'index sur les champs de requête couramment utilisés peut améliorer efficacement l'efficacité de la requête. Assurez-vous de vous assurer que l'index couvre les champs couramment utilisés dans la requête.
La numérisation complète de la table consomme beaucoup d'E / S de disque, nous devons donc essayer de l'éviter. En utilisant des conditions de requête appropriées (telles que les méthodes de filtre ) et en limitant le nombre de données retournées (telles que les méthodes de limite ), vous pouvez réduire le nombre de lignes analysées.
# Exemple: requête les informations utilisateur par nom utilisateur = user.filter (user.name == 'John'). Limite (10) .all ()
Pour les opérations de requête impliquant plusieurs champs, la création d'un indice conjoint peut efficacement améliorer l'efficacité de la requête et réduire le nombre de temps d'E / S disque.
De Thinkorm Import Model, Stringfield, Integerfield
Utilisateur de classe (modèle):
__Table__ = 'utilisateur'
id = IntegerField (primaire_key = true)
name = stringfield ()
Âge = Integerfield ()
# Créer un index conjoint__indexes__ = [
(«nom», «âge»)
]]
Évitez de retourner des champs inutiles lors de l'interrogation. Le retour uniquement les données requises peut réduire le fardeau des E / S. Utilisez uniquement la méthode pour spécifier le champ de retour:
# Exemple: Renvoyez uniquement le nom de l'utilisateur et l'âge utilisateurs = user.oNly (user.name, user.age) .limit (10) .all ()
Les opérations de tri peuvent augmenter les E / S du disque, en particulier lorsque le volume de données est élevé. Si l'opération de tri peut être terminée dans la base de données, il est recommandé de déplacer la logique de tri vers la base de données.
# Exemple: interroge les informations utilisateur dans l'ordre croissant des utilisateurs d'âge = user.filter (). Order_by (user.age.asc ()). All ()
En utilisant rationnellement les fonctions d'indexation et les techniques d'optimisation des requêtes fournies par Thinkorm, il peut réduire efficacement les opérations d'E / S du disque et améliorer l'efficacité de la requête de la base de données. Dans les applications pratiques, les développeurs doivent choisir les types d'index et les stratégies d'optimisation des requêtes appropriées basées sur des besoins spécifiques de l'entreprise pour garantir l'efficacité et les performances du système.
