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소개:
인덱싱은 데이터베이스 쿼리 작업을 수행 할 때 중요한 역할을합니다. 합리적인 인덱스 최적화를 통해 쿼리 속도 속도를 높일뿐만 아니라 디스크 IO의 부담을 줄일 수 있습니다. 이 기사는 ThinkOrm을 통해 데이터베이스 인덱싱을 최적화하여 데이터베이스 성능을 향상시키고 디스크 I/O를 줄이는 방법을 자세히 소개합니다.
데이터베이스 인덱싱은 추가 데이터 구조를 만들어 데이터 검색 효율성을 향상시키는 쿼리 속도를 높이는 데 사용되는 기술입니다. 일반적으로 데이터베이스는 테이블의 기본 키에 대한 인덱스를 자동으로 생성하며 개발자는 다른 공통 쿼리 필드에 대한 인덱스를 수동으로 생성하여 성능을 최적화 할 수 있습니다.
Thinkorm에서는 모델 클래스 필드에 @index 추가 할 수 있습니다.
위의 예에서는 이름 필드에 인덱스를 추가하여 이름으로 쿼리 효율을 가속화 할 수 있습니다.
인덱스를 합리적으로 사용하면 데이터베이스 쿼리 중 디스크 IO 작업이 크게 줄어들어 쿼리 효율이 향상 될 수 있습니다. 몇 가지 최적화 제안은 다음과 같습니다.
일반적으로 사용되는 쿼리 필드에 인덱스를 추가하면 쿼리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 인덱스가 쿼리에서 일반적으로 사용되는 필드를 덮으십시오.
전체 테이블 스캔은 많은 디스크 I/O를 소비하므로 피해야합니다. 적절한 쿼리 조건 (예 : 필터 메소드)을 사용하고 반환 된 데이터 수 (예 : 제한 메소드)를 제한하면 스캔 한 행 수를 줄일 수 있습니다.
# 예 : 이름으로 사용자 정보 쿼리 사용자 = user.filter (user.name == 'john'). limit (10) .all ()
여러 필드와 관련된 쿼리 작업의 경우 조인트 인덱스를 생성하면 쿼리 효율성을 효과적으로 향상시키고 디스크 I/O 시간을 줄일 수 있습니다.
Thinkorm 가져 오기 모델, Stringfield, Integerfield
클래스 사용자 (모델) :
__table__ = '사용자'
id = integerfield (primary_key = true)
이름 = Stringfield ()
age = integerfield ()
# 공동 인덱스 생성 __indexes__ = [
( '이름', 'Age')
]]
쿼리시 불필요한 필드를 반환하지 마십시오. 필요한 데이터 만 반환하면 I/O 부담이 줄어들 수 있습니다. 리턴 필드를 지정하려면 방법 만 사용하십시오.
# 예 : 사용자의 이름과 연령 사용자 만 반환 = 사용자.
정렬 작업은 특히 데이터 볼륨이 높을 때 디스크 I/O를 증가시킬 수 있습니다. 데이터베이스에서 정렬 작업을 완료 할 수있는 경우 정렬 로직을 데이터베이스로 이동하는 것이 좋습니다.
# 예 : 오름차순으로 사용자 정보 쿼리 사용자 = user.filter (). order_by (user.age.asc ()). All ()
ThinkOrm이 제공하는 인덱싱 기능 및 쿼리 최적화 기술을 합리적으로 사용하면 디스크 I/O 작동을 효과적으로 줄이고 데이터베이스 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 실제 애플리케이션에서 개발자는 시스템의 효율성과 성능을 보장하기 위해 특정 비즈니스 요구에 따라 적절한 인덱스 유형 및 쿼리 최적화 전략을 선택해야합니다.
