웹 사이트 속도를 향상시키기 위해 PHP를 통해 데이터베이스 검색 성능을 최적화하는 방법

PHP를 통해 데이터베이스 검색 성능을 최적화하는 방법

인터넷 기술의 지속적인 발전으로 현대 애플리케이션에서 데이터베이스 관리 시스템의 역할이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 특히 많은 양의 데이터를 처리 할 때 비효율적 인 데이터베이스 쿼리는 시스템의 응답 속도 및 사용자 경험에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 이 기사는 개발자가 쿼리 효율성을 향상시키고 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있도록 몇 가지 일반적인 PHP 데이터베이스 검색 최적화 방법에 대해 논의합니다.

인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 향상시킵니다

데이터베이스 인덱싱은 쿼리 속도를 향상시키는 데있어 핵심 요소 중 하나입니다. 테이블의 열이 색인화되면 데이터베이스 엔진은 데이터 행을 빠르게 찾아 쿼리 효율을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스를 설계 할 때 개발자는 쿼리에 사용되는 열이 종종 사용되는 열을 식별하고 해당 열에 대한 색인을 생성해야합니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">table_name (col_name)에서 index index_name을 만듭니다.</span>

선택 *을 사용하지 않으려면 모든 열을 쿼리하십시오

데이터베이스에서 쿼리되면 select *를 사용하여 모든 열을 쿼리하지 마십시오. 불필요한 열 쿼리는 데이터베이스의 부담이 증가하고 네트워크 대역폭을 폐기합니다. 필요한 열만 쿼리하면 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">table_name에서 col1, col2를 선택하십시오.</span>

캐싱으로 데이터베이스 부담을 줄입니다

캐싱은 데이터베이스 쿼리 효율성을 향상시키는 효과적인 수단입니다. 메모리에 공통 데이터를 저장하면 데이터베이스에 대한 액세스 수가 줄어들 수 있습니다. PHP는 Redis 및 Memcached와 같은 다양한 캐싱 솔루션을 제공하여 데이터 쿼리 속도를 높이는 데 도움이됩니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">$ cachekey = &#39;search_results_&#39;. $ 키워드;</span>

 <span class="fun">if ($ result = $ cache-> get ($ cachekey)) {</span>

<span class="fun"> // 캐시에서 결과를 얻습니다</span>

 <span class="fun">} 또 다른 {</span>

<span class="fun"> // 데이터베이스의 결과를 쿼리합니다</span>

<span class="fun"> $ result = $ db-> query ( "select * from table_name where column_name = &#39;$ keyword&#39;");</span>

<span class="fun"> $ cache-> set ($ cachekey, $ result);</span>

 <span class="fun">}</span>

페이징 쿼리는 성능을 향상시킵니다

데이터 양이 매우 큰 경우 일회성 쿼리를 수행하면 많은 리소스가 소비됩니다. 페이징 쿼리를 통해 쿼리 결과를 배치로로드하여 데이터베이스의 부담을 줄이고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">$ page = $ _get [ &#39;page&#39;];</span>

 <span class="fun">$ pagesize = 10;</span>

 <span class="fun">$ 오프셋 = ($ page -1) * $ pageize;</span>

 <span class="fun">$ query = "select * from table_name limit $ offset, $ pagesize";</span>

 <span class="fun">$ result = $ db-> query ($ query);</span>

올바른 데이터 유형을 선택하십시오

데이터베이스를 설계 할 때는 올바른 데이터 유형을 선택하는 것이 중요합니다. 올바른 유형을 사용하면 쿼리 중 계산량이 줄어들어 성능이 향상 될 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 유형의 데이터를 저장하기 위해 varchar 대신 Int를 사용할 수 있습니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">테이블 생성 table_name (</span>

<span class="fun"> column_name int (11)</span>

 <span class="fun">);</span>

와일드 카드 쿼리를 피하십시오

쿼리에 와일드 카드 (예 : %)를 사용하면 데이터베이스가 전체 테이블 스캔을 수행하여 쿼리 성능을 크게 줄입니다. 따라서 가능한 한 조건에서 와일드 카드를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">$ query = "table_name에서 select * where column_name like &#39;abc%&#39;";</span>

데이터베이스 테이블 세분화는 쿼리 성능을 향상시킵니다

데이터 볼륨이 매우 크면 큰 테이블을 여러 개의 작은 테이블로 분할하는 것이 일반적인 최적화 전략입니다. 합리적인 테이블 부서를 통해 단일 테이블의 데이터 양을 줄여 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

샘플 코드 :

 <span class="fun">*에서 *를 선택하십시오</span>

 <span class="fun">표 1.id = table2.id에서 table2에 가입하십시오</span>

 <span class="fun">여기서 표 1.column = &#39;value&#39;;</span>

쿼리 캐시로 중복 쿼리를 줄입니다

쿼리 캐시를 사용하면 동일한 쿼리가 반복적으로 실행될 때 성능이 향상 될 수 있습니다. 다음 번에 동일한 쿼리가 실행될 때 쿼리 결과를 캐시하고 캐시에서 직접 읽어 데이터베이스의 반복 쿼리를 피하십시오.

샘플 코드 :

 <span class="fun">$ query = "table_name에서 from column_name = &#39;value&#39;";</span>

 <span class="fun">$ result = $ db-> query ($ query);</span>

 <span class="fun">$ db-> 캐시 ($ result);</span>

요약

이 기사에 도입 된 다양한 최적화 방법을 통해 개발자는 데이터베이스 쿼리의 효율성을 크게 향상시키고 시스템 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다. 최적화 과정에서 실제 비즈니스 요구 및 데이터 볼륨을 기반으로 적절한 최적화 전략을 선택하고 인덱싱, 캐싱 및 페이징 쿼리와 같은 기술적 수단을 유연하게 사용해야합니다.

또한 개발자는 데이터베이스 샤딩 및 오프라인 데이터 처리 기술을 결합하여 데이터베이스 검색 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 합리적인 설계 및 최적화를 통해 웹 사이트 또는 응용 프로그램의 성능을 효과적으로 개선 할 수 있습니다.