데이터베이스에서 인덱스의 효과는 책 카탈로그의 효과와 유사합니다. 자주 검색된 필드에 인덱스를 추가하면 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. PHP 프로젝트에서 MySQL을 운영 할 때 다음 SQL 문을 통해 인덱스를 만들 수 있습니다.
<span class="fun">table_name (column_name)에서 index index_name을 만듭니다.</span>
여기서 index_name 은 인덱스의 이름이고 table_name은 데이터 테이블의 이름이며 Column_name은 더 빠른 속도로 검색 해야하는 필드입니다.
키워드 검색이 기사 내용 또는 제품 설명과 같은 대량의 텍스트로 필요한 경우 기존 퍼지 매칭 대신 전체 텍스트 인덱싱을 사용하는 것을 고려하십시오. MySQL에서 다음과 같은 진술을 사용할 수 있습니다.
<span class="fun">Alter Table_Name Add FullText (column_name);</span>
전체 텍스트 인덱싱을 활성화 한 후 match () 및 () 구문을 사용하여 고성능 키워드 검색을 달성 할 수 있습니다.
효율적인 SQL 문은 데이터베이스 최적화의 핵심입니다. 다음 제안은 쿼리 로직을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자주 실행되고 결과가 거의 변경되지 않는 쿼리의 경우 캐싱 메커니즘을 사용하여 데이터베이스 액세스 수를 줄일 수 있습니다. 다음은 MemCached to Cache 검색 결과를 사용하는 예입니다.
$key = 'search_results_' . md5($search_term);
$results = $memcached->get($key);
if (!$results) {
// 데이터베이스를 쿼리하십시오
$results = $db->query("SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%$search_term%'");
// 캐시에 저장하십시오,유효 기간60두번째
$memcached->set($key, $results, 60);
}
// 캐시 된 결과를 사용합니다
캐시를 사용하면 특히 사용자 방문이 높은 시나리오에서 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
테이블 데이터 볼륨이 매우 커지면 쿼리 작업이 느려질 수 있습니다. 현재 테이블 파티셔닝 및 데이터를 여러 물리적 블록 저장소로 나누어 성능을 향상시키는 것을 고려할 수 있습니다. 다음은 범위 파티션을 사용하는 예입니다.
CREATE TABLE table_name (
column_name INT,
...
)
PARTITION BY RANGE(column_name) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (100),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (200),
...
);
분할을 통해 쿼리시 관련 데이터 영역 만 스캔하면 불필요한 판독 및 계산이 크게 줄어 듭니다.
PHP 프로젝트에서 데이터베이스의 검색 속도를 향상시키기 위해 개발자는 다음과 같은 5 가지 전략을 종합적으로 사용할 수 있습니다. 인덱스 설정, 전체 텍스트 검색 사용, SQL 문 구조 최적화, 캐시 메커니즘을 합리적으로 사용하며, 데이터 볼륨이 큰 테이블에 파티션 된 스토리지를 사용합니다. 체계적인 최적화를 통해 응용 프로그램의 성능 및 사용자 경험을 효과적으로 개선 할 수 있습니다.