完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。特定のケースには以下が含まれます。1）データボリュームは小さい。 2）クエリが大量のデータを返すとき。 3）インデックス列が高度に選択的でない場(chǎng)合。 4）複雑なクエリの場(chǎng)合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、過(guò)剰なインデックスを回避し、定期的にテーブルを維持することで、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

導(dǎo)入

MySQLでは、インデックス作成はクエリパフォーマンスを最適化するための重要なツールですが、フルテーブルスキャンがインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。これは少し直感に反するかもしれませんが、実際、完全なテーブルスキャンは特定の特定の狀況でより良いパフォーマンスにつながります。今日は、これらの狀況と、この現(xiàn)象が発生する理由について説明します。この記事を通して、フルテーブルスキャンの利點(diǎn)と、実際のアプリケーションで最良の選択をする方法について學(xué)びます。

基本的な知識(shí)のレビュー

MySQLでは、インデックス作成は、データベースがデータをすばやく見(jiàn)つけて取得するのに役立つデータ構(gòu)造です。一般的なインデックスタイプには、Bツリーインデックス、ハッシュインデックスなどが含まれます。インデックスの機(jī)能は、クエリ中にスキャンする必要があるデータの量を減らし、それによりクエリ効率を改善することです。ただし、インデックス作成は全能ではなく、フルテーブルスキャンがより速くなる場(chǎng)合があります。

フルテーブルスキャンとは、MySQLの操作を指し、テーブル內(nèi)のすべての行を読み取ります。このアプローチは通常、データボリュームが小さい場(chǎng)合に許容されますが、データボリュームが増加すると、フルテーブルスキャンのパフォーマンスが大幅に低下します。

コアコンセプトまたは関數(shù)分析

フルテーブルスキャンとインデックスの定義と機(jī)能

フルテーブルスキャンとは、テーブル內(nèi)のすべての行を読み取るMySQLの操作を指します。このアプローチは通常、データボリュームが小さい場(chǎng)合に許容されますが、データボリュームが増加すると、フルテーブルスキャンのパフォーマンスが大幅に低下します。

インデックス作成の機(jī)能は、クエリ中にスキャンする必要があるデータの量を減らすことで、クエリ効率を改善することです。インデックスを作成すると、MySQLは、テーブル全體をスキャンせずに、必要なデータの行をすばやく見(jiàn)つけることができます。

それがどのように機(jī)能するか

MySQLがクエリを?qū)g行すると、クエリ條件とテーブル統(tǒng)計(jì)に基づいてフルテーブルスキャンまたはインデックスを使用するかどうかを決定します。 MySQLがインデックスの使用がフルテーブルスキャンよりもコストがかかると推定している場(chǎng)合、フルテーブルスキャンを選択します。

フルテーブルスキャンの原則は、テーブル內(nèi)のすべての行を順?lè)苏iみ取ることです。これは、データのボリュームが小さい場(chǎng)合により効率的です。インデックス作成の原則は、インデックスツリーを介してデータの行をすばやく見(jiàn)つけることです。これは、データボリュームが大きい場(chǎng)合に効率的です。

使用の例

フルテーブルのスキャンはより速い場(chǎng)合があります

場(chǎng)合によっては、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。いくつかの一般的な狀況があります：

• データ量が少ない：テーブル內(nèi)のデータの量が小さい場(chǎng)合、フルテーブルのスキャンのオーバーヘッドは小さく、インデックスを使用するよりも速くなる可能性があります。たとえば、テーブルに數(shù)百列のデータしかない場(chǎng)合、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。

 - 表に500行のデータがあると仮定します。Small_Tableから * select * from;

• クエリは大量のデータを返します。クエリによって返される行の數(shù)が、テーブル內(nèi)の行の総數(shù)の大部分を占める場(chǎng)合、インデックスを使用するとオーバーヘッドが追加される場(chǎng)合があります。たとえば、テーブルに10,000行のデータがあり、クエリが9,000行のデータを返す場(chǎng)合、完全なテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。

 - テーブルに10,000行のデータがあると仮定すると、クエリは9000行のselect * selectを返します。

• インデックス付き列には選択性が高くありません。インデックス付き列の値分布が不均一である場(chǎng)合、インデックスの選択性が低い場(chǎng)合、インデックスを使用することは完全なテーブルスキャンよりも悪い場(chǎng)合があります。たとえば、テーブルに10,000行のデータがあり、インデックス列（性別など）に2つの値しかない場(chǎng)合、インデックスを使用することは、完全なテーブルスキャンを使用するよりも悪い場(chǎng)合があります。

 - テーブルには10000行のデータがあり、性別列には2つの値が2つしかないと仮定します。

• 複雑なクエリ：一部の複雑なクエリでは、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。たとえば、クエリに複數(shù)のテーブルの結(jié)合が含まれ、結(jié)合條件がインデックスを使用するのに適していない場(chǎng)合、フルテーブルスキャンはインデックスを使用するよりも速い場(chǎng)合があります。

 - 複數(shù)のテーブルを含む複雑なクエリを想定しますselect * from Orders o
O.customer_id = c.idで顧客cに參加します
O.product_id = p.idで製品Pを結(jié)合します
o.order_date> '2023-01-01';

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、完全なテーブルをスキャンするか、インデックスを使用するかを選択する方法は、特定の狀況に従って決定する必要があります。パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは次のとおりです。

• クエリ計(jì)畫の分析： EXPLAINステートメントを使用してクエリ計(jì)畫を分析して、MySQLがクエリを?qū)g行する方法を理解します。クエリ計(jì)畫を分析することにより、完全なテーブルスキャンを使用するか、インデックスを使用する方が適切です。

 -Expliented select *を使用してクエリプランを分析します。

• 最適化インデックス：クエリの実際の狀況に基づいてインデックス設(shè)計(jì)を最適化します。インデックス列が非常に選択的で、クエリ條件に適していることを確認(rèn)してください。

 - 選択的なインデックスを作成するユーザー（電子メール）でインデックスIDX_USER_EMAILを作成します。

• 過(guò)剰なインデックスを避ける：操作の挿入、更新、削除のオーバーヘッドを増やす可能性があるインデックスが多すぎる可能性があります。したがって、インデックスの數(shù)とパフォーマンスのバランスを見(jiàn)つける必要があります。

 -Indexを避ける - 必要な列でのみインデックスを作成するindexを作成します。

• 定期的にテーブルを維持する：テーブルを定期的に維持し、テーブル構(gòu)造とインデックスを最適化し、クエリのパフォーマンスが常に最高の狀態(tài)であることを確認(rèn)します。

 - 通常のメンテナンステーブルテーブルユーザーを最適化します。

上記の分析と実踐を通じて、フルテーブルスキャンとインデックス作成の利點(diǎn)と短所をよりよく理解し、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。この記事が貴重な洞察とガイダンスを提供してくれることを願(yuàn)っています。

以上がMySQLでインデックスを使用するよりも、フルテーブルスキャンがいつ速くなるのでしょうか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。