パフォーマンスの大規(guī)模なSQLテーブルのボトルネックを処理するための鍵は、構(gòu)造とアクセスの方法を最適化することです。 1.インデックスを合理的に使用し、高周波クエリフィールドの合計(jì)インデックスを確立して、低いベース數(shù)値フィールドなどのシナリオで冗長(zhǎng)なインデックスを回避し、より多く記述して読み取ります。 2。分割とアーカイブを通じて単一テーブルデータの量を減らし、データを時(shí)間ごとに分割し、コールドデータをアーカイブし、クエリ効率を改善します。 3.クエリステートメントを最適化して、選択 *、大規(guī)模なスキャン、不合理なページングを避け、必要なフィールドを指定し、リンクを制御するために制限を使用します。 4.キャッシュ（Redisなど）、非同期処理、メッセージキューを使用したデータベースの負(fù)荷を削減して、システムの応答速度を向上させます。

大きなSQLテーブルを扱うとき、パフォーマンスはしばしばボトルネックになります。遅いクエリ、頻繁なテーブルロック、維持の難しさなどの問題は徐々に現(xiàn)れます。重要なのは、ハードウェアを追加するのではなく、構(gòu)造とアクセス方法を最適化することです。

1.インデックスを合理的に使用する：それ以上ではないほど良い

インデックス作成はクエリ速度を改善するための重要なツールですが、使用が不十分な場(chǎng)合、ライティングパフォーマンスに影響します。クエリ條件（ユーザーID、タイムスタンプなど）によく使用されるフィールドの場(chǎng)合、検索を高速化するために適切なインデックスを確立する必要があります。

しかし、注意してください：

• 性別やステータスなどの値が限られているフィールドなど、低いベースの數(shù)値フィールドでのインデックス付けは避けてください。
• クエリごとに個(gè)別のインデックスを作成する代わりに、最も一般的に使用されるクエリパスの順序でインデックスを組み合わせることを検討してください。
• すべての挿入または更新を維持する必要があるため、より多くの書き込みと読み取りテーブルを読み取るときは注意してください。

一般的なプラクティスは、最初にスロークエリログを分析し、長(zhǎng)い間実行されてきたSQLを見つけてから、これらのステートメントのインデックスを追加または調(diào)整する必要があるかどうかを評(píng)価することです。

2。分割とアーカイブ：単一のテーブルのデータの量を減らす

テーブルのデータが數(shù)千萬人または數(shù)億に達(dá)すると、たとえインデックスがある場(chǎng)合でも、一部の操作はまだ非常に遅いです?，F(xiàn)時(shí)點(diǎn)では、分割戦略またはアーカイブ戦略を検討できます。

一般的な慣行は次のとおりです。

• 履歴データを1年前から別のテーブルに移動(dòng)する、またはデータベースのパーティション機(jī)能を使用するなど、時(shí)間ごとにパーティション。
• 古いデータを定期的にアーカイブして、データウェアハウスやコールドストレージストレージなど、別のストレージシステムに移動(dòng)します。
• ビューまたは中間層統(tǒng)合アクセスインターフェイスを使用して、アプリケーションがデータがどの物理テーブルにあるかを気にする必要がないようにします。

これの利點(diǎn)は、メインテーブルのデータの量を減らし、クエリ効率を向上させるだけでなく、完全なテーブルスキャンによるリソース消費(fèi)を回避することです。

3。クエリの最適化：「select*」と大規(guī)模なスキャンを避けます

多くのパフォーマンスの問題は、実際にはクエリステートメント自體にあります。例えば：

• SELECT *を使用すると、特にテーブルフィールドが多い場(chǎng)合は、多數(shù)の不要なフィールドがロードされます。
• クエリは結(jié)果の數(shù)を制限せず、一度に數(shù)萬のレコードを返します。これにより、データベースが遅くなるだけでなく、ネットワーク伝送の負(fù)擔(dān)も増加します。
• ページングメカニズムの合理的な使用はありません。これは、バックグラウンド管理インターフェイスを?qū)g行するときに特に無視するのが特に簡(jiǎn)単です。

推奨されるアプローチは次のとおりです。

• アスタリスクを使用するのではなく、必要なフィールドを明示的に指定します。
• LIMITとオフセットを使用して、大規(guī)模なデータボリュームのクエリをペアにします。
• 數(shù)字を數(shù)えている場(chǎng)合は、すべてのデータを取得してから総數(shù)をカウントする代わりに、 COUNT(*)またはキャッシュカウントを使用してください。

4.キャッシュおよび非同期処理を適切に使用します

データベースレベルから最適化することに加えて、ストレスを軽減するために外部平均を使用することもできます。

例えば：

• Redisを使用して、高周波クエリの結(jié)果をキャッシュして、データベースへの直接アクセスの數(shù)を減らします。
• 複雑な計(jì)算または集約クエリの場(chǎng)合、結(jié)果は非同期に実行され、キャッシュされ、定期的に更新できます。
• メッセージキューの分離と書き込み操作を使用して、いくつかの非現(xiàn)実的なデータ処理タスクを背景に入れてゆっくり処理します。

これにより、データベースの負(fù)荷が削減されるだけでなく、システム全體の応答速度も向上します。

基本的にそれだけです。大規(guī)模なSQLテーブルの管理は複雑ではありませんが、特に將來のデータの成長(zhǎng)が考慮されない初期設(shè)計(jì)段階では、詳細(xì)は簡(jiǎn)単に見落とされます。早めに計(jì)畫し、その後のメンテナンスははるかに簡(jiǎn)単になります。

以上が大規(guī)模なSQLテーブルを効率的に管理しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。