MySQL के लिए अनुकूलन तकनीकें: प्रदर्शन और गति को बढ़ावा दें

SELECT प्रश्नों में आवश्यक फ़ील्ड निर्दिष्ट करें

क्वेरी में सभी फ़ील्ड का चयन करने के बजाय SELECT, लोड को कम करने और क्वेरी की गति में सुधार करने के लिए केवल आवश्यक फ़ील्ड चुनें।

उदाहरण के लिए, यदि आपको केवल ग्राहक के नाम और पते की परवाह है, तो क्वेरी बदलें:

SELECT * FROM customers;

साथ

SELECT name, address FROM customers;

 

अनुक्रमणिका बनाएं

Index MySQL डेटा को तेज़ी से खोजने और पुनर्प्राप्त करने में सहायता करें । उन फ़ील्ड्स की पहचान करें जिनका उपयोग अक्सर WHERE, JOIN, या ORDER BY क्लॉज में किया जाता है और उनके लिए इंडेक्स बनाएं।

उदाहरण के लिए, " " तालिका में orders, यदि " customer_id " फ़ील्ड का अक्सर WHERE या JOIN क्वेरीज़ में उपयोग किया जाता है, तो आप निम्नानुसार एक इंडेक्स बना सकते हैं:

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

 

उचित प्रकार के अनुक्रमणिका का उपयोग करें

MySQL विभिन्न प्रकार के इंडेक्स प्रदान करता है जैसे B-tree, हैश, और full-text । इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए अपनी क्वेरी आवश्यकताओं के आधार पर उचित प्रकार का सूचकांक चुनें।

उदाहरण के लिए, यदि आपको किसी डेटा फ़ील्ड में टेक्स्ट खोजना है, तो आप full-text निम्नानुसार एक इंडेक्स बना सकते हैं:

CREATE FULLTEXT INDEX idx_description ON products(description);

 

प्रश्नों का अनुकूलन करें

EXPLAIN क्वेरी निष्पादन योजना देखने और MySQL यह कैसे कार्यान्वित करती है इसका विश्लेषण करने के लिए उपयोग करें । यह आपको प्रदर्शन समस्याओं की पहचान करने और इंडेक्स या पुनर्लेखन क्वेरी का उपयोग करके क्वेरी को अनुकूलित करने में मदद करता है।

उदाहरण के लिए, किसी क्वेरी का क्वेरी प्लान देखने के लिए SELECT, निम्न कमांड चलाएँ:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

 

लौटाए गए परिणामों की संख्या सीमित करें

जब कोई क्वेरी बड़ी संख्या में परिणाम लौटाती है, तो LIMIT क्लॉज का उपयोग करके लौटाए गए परिणामों की संख्या सीमित करें। इससे लोड कम करने और क्वेरी गति में सुधार करने में मदद मिलती है.

उदाहरण के लिए, "उत्पाद" तालिका से केवल 10 परिणाम लौटाने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं:

SELECT * FROM products LIMIT 10;

 

INNER JOIN के स्थान पर प्रयोग करें JOIN

INNER JOIN नियमित से बेहतर प्रदर्शन करता है JOIN. इसका उपयोग INNER JOIN तब करें जब आपको केवल उन रिकॉर्ड्स की परवाह हो जिनका दोनों तालिकाओं में मिलान हो।

उदाहरण के लिए, " " फ़ील्ड के आधार पर " orders " और " " तालिकाओं में शामिल होने के लिए, आप निम्नलिखित क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं: customers customer_id

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

 

अस्थायी तालिकाओं का सावधानी से उपयोग करें

कुछ मामलों में अस्थायी तालिकाओं का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन उन्हें सावधानी से उपयोग करने की आवश्यकता है क्योंकि वे प्रश्नों को धीमा कर सकते हैं। यदि संभव हो तो अस्थायी तालिकाओं के उपयोग से बचने के लिए प्रश्नों को अनुकूलित करने पर विचार करें।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित क्वेरी में अस्थायी तालिका का उपयोग करने के बजाय:

CREATE TEMPORARY TABLE temp_table SELECT * FROM products;

आप मूल तालिका से सीधे डेटा क्वेरी करने के लिए क्वेरी को अनुकूलित करने का प्रयास कर सकते हैं।

 

MySQL कॉन्फ़िगरेशन को फाइन-ट्यून करें

सिस्टम संसाधनों का अधिकतम लाभ उठाने और अपने एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने के लिए MySQL को पुन: कॉन्फ़िगर करने पर विचार करें। इसमें मेमोरी, बफर आकार, कनेक्शन सीमा और अन्य पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना शामिल है। MySQL दस्तावेज़ देखें और जानें कि अपने विशिष्ट वातावरण के अनुरूप कॉन्फ़िगरेशन को कैसे समायोजित करें।

 

अनावश्यक डेटा हटाएँ

डेटाबेस का आकार कम करने और क्वेरी गति में सुधार करने के लिए अनावश्यक डेटा हटाएं या पुराने डेटा का बैकअप लें।

उदाहरण के लिए, यदि आपके पास पुराने लॉग रिकॉर्ड संग्रहीत करने वाली " logs " तालिका है, तो आप निम्न क्वेरी का उपयोग करके एक वर्ष से अधिक पुराने रिकॉर्ड हटा सकते हैं:

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

 

स्मृति का उपयोग करें cache

cache बार-बार निष्पादित क्वेरी और हाल ही में एक्सेस किए गए डेटा को संग्रहीत करने के लिए MySQL की मेमोरी को कॉन्फ़िगर करें । यह डिस्क एक्सेस समय को कम करने और क्वेरी गति में सुधार करने में मदद करता है।

उदाहरण के लिए, 1GB के आकार वाले मेमोरी कैश को कॉन्फ़िगर करने के लिए, आप MySQL की "my.cnf" कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को निम्नानुसार संशोधित कर सकते हैं:

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

 

कृपया ध्यान दें कि उपरोक्त उदाहरण उदाहरणात्मक हैं और इन्हें आपके वास्तविक डेटाबेस की संरचना और आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित करने की आवश्यकता है। इन अनुकूलन तकनीकों को लागू करने से पहले और बाद में प्रभावशीलता का सावधानीपूर्वक परीक्षण और मूल्यांकन करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे आपके विशिष्ट वातावरण के लिए उपयुक्त हैं।