MySQL-এর জন্য অপ্টিমাইজেশন টেকনিক: পারফরম্যান্স এবং গতি বুস্ট করুন

SELECT প্রশ্নে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র নির্দিষ্ট করুন

ক্যোয়ারীতে সমস্ত ক্ষেত্র নির্বাচন করার পরিবর্তে SELECT, লোড কমাতে এবং ক্যোয়ারী গতি উন্নত করতে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি বেছে নিন।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি শুধুমাত্র গ্রাহকের নাম এবং ঠিকানা সম্পর্কে চিন্তা করেন, তাহলে প্রশ্নটি প্রতিস্থাপন করুন:

SELECT * FROM customers;

সঙ্গে

SELECT name, address FROM customers;

 

সূচী তৈরি করুন

Index MySQL দ্রুত তথ্য অনুসন্ধান এবং পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করুন । WHERE, JOIN, বা ধারাগুলিতে প্রায়শই ব্যবহৃত হয় এমন ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করুন ORDER BY এবং তাদের জন্য সূচী তৈরি করুন।

উদাহরণস্বরূপ, " orders " টেবিলে, যদি " customer_id " ক্ষেত্রটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয় WHERE বা JOIN অনুসন্ধান করা হয়, আপনি নিম্নরূপ একটি সূচক তৈরি করতে পারেন:

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

 

উপযুক্ত ধরনের সূচক ব্যবহার করুন

MySQL বিভিন্ন ধরনের সূচী প্রদান করে যেমন B-tree, হ্যাশ এবং full-text । সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করতে আপনার প্রশ্নের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত ধরনের সূচক চয়ন করুন।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনাকে একটি ডেটা ক্ষেত্রের মধ্যে পাঠ্য অনুসন্ধান করতে হয়, আপনি full-text নিম্নরূপ একটি সূচক তৈরি করতে পারেন:

CREATE FULLTEXT INDEX idx_description ON products(description);

 

প্রশ্নগুলি অপ্টিমাইজ করুন

EXPLAIN ক্যোয়ারী এক্সিকিউশন প্ল্যানটি দেখতে এবং MySQL এটি কীভাবে সম্পাদন করে তা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করুন । এটি আপনাকে কার্য সম্পাদনের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সূচীগুলি ব্যবহার করে বা পুনরায় লেখার প্রশ্নগুলি অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করে৷

উদাহরণস্বরূপ, একটি SELECT প্রশ্নের ক্যোয়ারী পরিকল্পনা দেখতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

 

প্রত্যাবর্তিত ফলাফলের সংখ্যা সীমিত করুন

যখন একটি ক্যোয়ারী প্রচুর সংখ্যক ফলাফল প্রদান করে, তখন LIMIT ধারাটি ব্যবহার করে ফলাফলের সংখ্যা সীমিত করুন। এটি লোড কমাতে এবং ক্যোয়ারী গতি উন্নত করতে সাহায্য করে।

উদাহরণস্বরূপ, "পণ্য" টেবিল থেকে শুধুমাত্র 10টি ফলাফল ফেরত দিতে, আপনি নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি ব্যবহার করতে পারেন:

SELECT * FROM products LIMIT 10;

 

INNER JOIN এর পরিবর্তে ব্যবহার করুন JOIN

INNER JOIN নিয়মিত থেকে ভালো পারফর্ম করে JOININNER JOIN যখন আপনি শুধুমাত্র সেই রেকর্ডগুলির বিষয়ে যত্নবান হন যেগুলির উভয় টেবিলে মিল রয়েছে তখন ব্যবহার করুন ৷

উদাহরণস্বরূপ, " " ক্ষেত্রের উপর ভিত্তি করে " orders " এবং " " টেবিলে যোগ দিতে, আপনি নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহার করতে পারেন: customers customer_id

SELECT * FROM orders INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

 

সাবধানে অস্থায়ী টেবিল ব্যবহার করুন

অস্থায়ী টেবিলগুলি নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে সেগুলি সাবধানে ব্যবহার করা দরকার কারণ সেগুলি প্রশ্নের গতি কমিয়ে দিতে পারে৷ সম্ভব হলে অস্থায়ী টেবিল ব্যবহার এড়াতে অনুসন্ধানগুলিকে অপ্টিমাইজ করার কথা বিবেচনা করুন৷

উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীতে একটি অস্থায়ী টেবিল ব্যবহার করার পরিবর্তে:

CREATE TEMPORARY TABLE temp_table SELECT * FROM products;

আপনি মূল টেবিল থেকে সরাসরি তথ্য অনুসন্ধান করতে ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করতে পারেন।

 

MySQL কনফিগারেশন ফাইন-টিউন

সিস্টেম সংস্থানগুলির সর্বাধিক ব্যবহার করতে এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজনীয়তার সাথে সারিবদ্ধ করতে MySQL পুনরায় কনফিগার করার কথা বিবেচনা করুন৷ এতে মেমরি কনফিগার করা, বাফারের আকার, সংযোগের সীমা এবং অন্যান্য পরামিতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। MySQL ডকুমেন্টেশন পড়ুন এবং আপনার নির্দিষ্ট পরিবেশ অনুসারে কনফিগারেশন কিভাবে সামঞ্জস্য করতে হয় তা শিখুন।

 

অপ্রয়োজনীয় ডেটা মুছুন

অপ্রয়োজনীয় ডেটা মুছুন বা ডাটাবেসের আকার কমাতে এবং ক্যোয়ারী গতি উন্নত করতে পুরানো ডেটা ব্যাক আপ করুন।

উদাহরণ স্বরূপ, যদি আপনার " logs " টেবিলে পুরানো লগ রেকর্ড সংরক্ষণ করা থাকে, তাহলে আপনি নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহার করে এক বছরের বেশি পুরানো রেকর্ড মুছে ফেলতে পারেন:

DELETE FROM logs WHERE created_at < '2022-01-01';

 

মেমরি ব্যবহার করুন cache

cache প্রায়শই নির্বাহিত প্রশ্ন এবং সম্প্রতি অ্যাক্সেস করা ডেটা সংরক্ষণ করতে MySQL এর মেমরি কনফিগার করুন । এটি ডিস্ক অ্যাক্সেস সময় কমাতে এবং ক্যোয়ারী গতি উন্নত করতে সাহায্য করে।

উদাহরণস্বরূপ, 1GB আকারের একটি মেমরি ক্যাশে কনফিগার করতে, আপনি MySQL এর "my.cnf" কনফিগারেশন ফাইলটি নিম্নরূপ পরিবর্তন করতে পারেন:

[mysqld]  
...  
query_cache_type = 1  
query_cache_size = 1G  

 

অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে উপরের উদাহরণগুলি দৃষ্টান্তমূলক এবং আপনার প্রকৃত ডাটাবেসের গঠন এবং প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন। আপনার নির্দিষ্ট পরিবেশের জন্য উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করতে এই অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি প্রয়োগ করার আগে এবং পরে কার্যকারিতা পরীক্ষা এবং মূল্যায়ন করুন।