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MySQL 매개 변수 조정은 데이터베이스의 성능을 최적화하려는 모든 관리자 또는 개발자에게 중요한 기술입니다. 메모리 사용 조정에서 쿼리 최적화 조정에 이르기까지 이러한 설정을 통해 데이터베이스가 최대한 효율적으로 실행되도록 할 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL 매개 변수 조정의 기본 사항, 기존 매개 변수를 조사하는 방법 및 성능 향상을 위해 매개 변수를 조정하는 방법에 대해 알아봅니다. 마지막으로 튜닝 작업의 결과를 모니터링하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

MySQL 매개 변수 조정이란?

MySQL 매개 변수 조정은 데이터베이스의 성능을 최적화하기 위해 데이터베이스 서버 설정을 조정하는 프로세스를 말합니다. 이러한 설정은 자체적으로 매개 변수라고 하며, 사용된 RAM 크기에서 허용된 데이터베이스 연결 수에 이르기까지 모든 것을 포함할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자와 개발자는 이러한 매개변수를 조정하여 데이터베이스가 가능한 한 효율적으로 실행되도록 할 수 있습니다.

기존 MySQL 매개 변수 조사

MySQL 매개 변수 조정의 첫 번째 단계는 어떤 매개 변수가 있는지 조사하는 것이다. 이 작업은 MySQL 명령줄, 'show variables' 명령 또는 phpMyAdmin과 같은 그래픽 인터페이스를 통해 수행할 수 있습니다. 일부 매개변수는 데이터베이스 관리자가 설정할 수 있지만 다른 매개변수는 데이터베이스 엔진 자체에서 자동으로 설정할 수 있습니다.

성능 향상을 위한 MySQL 매개 변수 조정

기존 매개 변수를 식별했으면 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 매개 변수 조정을 시작할 수 있습니다. 매개 변수를 조정하는 방법은 특정 데이터베이스와 데이터베이스의 사용 사례에 따라 달라집니다. 예를 들어 웹 응용 프로그램을 실행하는 경우 메모리 사용 또는 쿼리 최적화에 영향을 미치는 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 반면에 데이터 웨어하우스를 실행하는 경우 스토리지 엔진 또는 복제에 영향을 미치는 매개 변수를 조정해야 할 수도 있습니다.

매개 변수를 너무 적극적으로 조정하면 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 개발 데이터베이스에서 변경한 내용을 실운영에 적용하기 전에 테스트하는 것이 좋습니다.

MySQL 매개 변수 조정 결과 모니터링

변경한 후에는 결과를 모니터링하는 것이 중요합니다. 이 작업은 MySQL 'SHOW STATUS' 명령을 사용하여 수행할 수 있으며, 이 명령은 다양한 매개 변수의 현재 상태를 보여줍니다. 또한 MySQL Performance Monitor와 같은 도구를 사용하여 성능을 모니터링하고 추가 조정이 필요한 영역을 찾을 수 있습니다.

MySQL 매개 변수 조정은 성능 최적화를 원하는 모든 데이터베이스 관리자나 개발자에게 중요한 기술입니다. 기존 매개변수를 조사하고 지능적으로 조정함으로써 데이터베이스가 가능한 한 효율적으로 실행되고 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 튜닝 작업의 결과를 모니터링하여 변경한 내용이 원하는 효과를 냈는지 확인할 수 있습니다.

MySQL 스키마 설계는 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 필수적이다. 저장할 데이터에 가장 적합한 구조와 데이터 유형을 선택하고 테이블 간의 관계를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 MySQL 스키마 설계의 기본 사항을 다루며, 개선 가능한 영역을 식별하는 방법과 더 나은 성능을 위해 스키마를 변경하는 전략에 대해 논의한다.

스키마 디자인 입문

MySQL 스키마 설계는 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 논리 구조를 만드는 프로세스입니다. 여기에는 각 테이블의 구조 및 데이터 유형뿐만 아니라 서로의 관계도 포함됩니다. 데이터베이스 시스템의 제약을 고려하면서 수행해야 하는 작업에 최적화된 설계를 만드는 것이 목표입니다.

스키마를 작성할 때는 각 열에 사용되는 데이터 유형을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 엔진이 유형을 사용하여 쿼리 처리를 최적화할 수 있으므로 적절한 데이터 유형을 선택하면 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로 테이블의 구조와 테이블 간의 관계를 고려하는 것이 중요합니다. 잘 구성된 설계는 쿼리 실행에 필요한 조인 수를 줄임으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

문제가 있는 테이블 구조 식별

스키마 설계에서 개선해야 할 잠재적인 영역을 식별하는 것은 어려운 작업일 수 있다. 한 가지 접근법은 데이터베이스에 대해 실행되는 일반적인 쿼리에 대한 쿼리 실행 계획을 검토하는 것이다. 쿼리 실행 시간이 예상보다 오래 걸리는 경우 스키마 설계에 문제가 있을 수 있습니다. 또한 테이블 구조 자체를 검토하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 테이블이 너무 복잡하거나 중복 데이터가 포함되어 있으면 성능이 저하될 수 있습니다.

또 다른 전략은 모니터링 도구를 사용하여 쿼리 성능을 추적하는 것입니다. 이를 통해 성능 문제를 가장 많이 일으키는 스키마 영역을 식별할 수 있습니다. 또한 이 도구는 실행 중인 쿼리 수에 대한 정보를 제공하여 시스템의 병목 현상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

성능을 위한 테이블 구조 최적화

잠재적인 개선 영역이 확인되면 이제 변경을 시작할 때입니다. 우선 각 표에 사용되는 데이터 유형을 신중하게 고려하는 것이 중요하다. 가장 적합한 데이터 유형을 선택하면 데이터베이스 엔진이 쿼리 처리를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 열 수와 다른 테이블과의 관계를 포함하여 테이블의 구조를 고려하는 것이 중요합니다.

복잡성을 줄이기 위해 큰 테이블을 작은 테이블로 분할하는 것도 유용할 수 있습니다. 데이터베이스 엔진이 테이블을 보다 쉽게 탐색할 수 있으므로 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 쿼리에 자주 사용되는 열에 인덱스를 추가하면 유용할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터베이스 엔진이 전체 테이블을 검색할 필요가 없으므로 쿼리를 실행하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

성능 향상을 위한 스키마 변경 구현

변경 사항이 확인되면 이를 제대로 구현하는 것이 중요합니다. 필요한 테이블 및 인덱스를 생성하는 SQL 스크립트를 작성하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 각 열에 사용되는 데이터 유형이 올바른지 확인하는 것이 중요합니다.

변경사항이 기존 쿼리에 미치는 영향을 고려하는 것도 중요합니다. 변경한 후 쿼리가 여전히 제대로 실행되고 있는지 테스트하는 것이 좋습니다. 또한 모니터링 도구를 사용하여 쿼리 성능을 추적하는 것이 유용할 수 있습니다. 이렇게 하면 변경으로 인해 발생할 수 있는 모든 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MySQL 스키마 설계를 최적화하는 것은 데이터베이스 성능을 향상시키는 중요한 단계이다. 각 열에 사용되는 데이터 유형과 표의 구조 및 표 간의 관계를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 또한 변경사항을 적절하게 구현하고 쿼리 성능을 모니터링하여 변경사항이 원하는 효과를 발휘하는지 확인하는 것이 중요합니다. 이러한 단계를 수행하면 성능에 최적화된 데이터베이스 설계를 작성할 수 있습니다.

MySQL 분산 트랜잭션과 샤딩은 웹 애플리케이션의 성능과 확장성을 높이기 위해 사용되는 두 가지 강력한 기술입니다. 함께 사용하면 응답 시간 향상, 쿼리 실행 시간 단축, 신뢰성 향상 등 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL 분산 트랜잭션 및 샤딩을 사용하여 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다.

MySQL 분산 트랜잭션 소개

MySQL 분산 트랜잭션은 여러 개의 독립된 트랜잭션을 하나의 트랜잭션으로 결합하여 하나의 원자성 작업에서 여러 개의 업데이트를 수행할 수 있게 합니다. 이 기능은 주문 처리 또는 금융 거래 처리와 같이 분산 데이터 일관성이 필요한 응용 프로그램에 유용할 수 있습니다. 또한 분산 트랜잭션은 네트워크 왕복 및 잠금의 오버헤드가 제거되므로 기존 단일 데이터베이스 트랜잭션보다 더 나은 성능을 제공합니다.

성능을 위한 샤딩의 이점

샤딩은 데이터베이스를 여러 개의 더 작은 데이터베이스로 분할하여 데이터베이스의 성능을 향상시키는 데 사용되는 기술입니다. 데이터를 여러 서버에 분산시킴으로써 검색 및 처리할 데이터가 적을수록 쿼리 성능이 향상됩니다. 여러 서버에서 데이터를 분할하고 제공할 수 있기 때문에 동시 사용자 수준이 높은 대규모 응용프로그램에 특히 유용합니다.

MySQL 성능 최적화 전략

MySQL 분산 트랜잭션 및 샤딩을 사용하여 성능을 최적화할 때는 다음 전략을 고려하는 것이 중요합니다.

• 효율적인 쿼리를 위한 데이터 구조 설계: 분산 트랜잭션을 사용할 때는 효율적인 쿼리를 위해 데이터를 설계해야 합니다. 이는 데이터가 여러 소스에서 데이터를 신속하게 검색할 수 있는 방식으로 구성되도록 보장하는 것을 의미합니다.

• 쿼리 실행 계획 최적화: 분산 트랜잭션이 가능한 한 효율적으로 수행되도록 쿼리 실행 계획을 최적화해야 합니다. 이 작업은 쿼리할 테이블 수 및 조인 유형과 같은 쿼리 매개 변수를 최적화하여 수행할 수 있습니다.

• 쿼리 최적화 기술 최적화: 인덱싱 및 캐싱과 같은 쿼리 최적화 기술을 사용하여 쿼리 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 이렇게 하면 분산 트랜잭션의 오버헤드를 줄이고 데이터를 항상 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

• 분산 트랜잭션에 Java 라이브러리 사용: Hibernate 및 JPA와 같은 Java 라이브러리를 사용하여 트랜잭션 처리 및 데이터 샤딩을 위한 API를 제공하여 분산 트랜잭션 처리를 단순화할 수 있습니다.

• 캐싱 및 클러스터 컴퓨팅 구현: 캐싱 및 클러스터 컴퓨팅을 사용하여 분산 트랜잭션의 오버헤드를 줄이고 애플리케이션의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 캐시하고 여러 서버에 분산할 수 있기 때문에 동시 사용자 수준이 높은 응용프로그램에 특히 유용합니다.

결론

MySQL 분산 트랜잭션 및 샤딩은 성능 및 확장성을 최적화하는 강력한 기술입니다. 함께 사용하면 응답 시간과 쿼리 실행을 크게 개선할 수 있습니다. 개발자는 이 문서에 설명된 전략을 따름으로써 애플리케이션이 성능과 안정성에 최적화되도록 보장할 수 있습니다.

MySQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템 중 하나이다. 데이터를 저장, 관리 및 해석하는 데 사용됩니다. 최적의 성능을 보장하려면 MySQL의 버퍼 풀과 스레드 캐시를 조정해야 합니다. 이러한 구성 요소를 이해하고 최적화하는 것은 성능을 향상시키는 데 필수적입니다.

MySQL 버퍼 풀 이해

MySQL 버퍼 풀은 디스크 저장소에서 읽은 데이터 및 인덱스 페이지를 저장하는 데 사용되는 메모리 영역입니다. 최근에 액세스한 데이터의 캐시 역할을 하며 디스크 읽기 수를 줄이는 데 도움이 됩니다. 따라서 데이터에 대한 액세스 속도가 빨라지고 I/O 작업에 필요한 시스템 리소스의 양이 감소하여 성능이 향상됩니다. 버퍼 풀이 클수록 더 많은 데이터를 캐시할 수 있으며 데이터베이스의 효율성이 향상됩니다.

버퍼 풀이 가득 차면 MySQL은 가장 최근에 사용되지 않은 페이지를 제거하고 새 페이지로 교체합니다. 버퍼 풀 크기를 늘리거나 줄이는 시기를 아는 것은 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 캐시 적중률을 모니터링하면 적절한 버퍼 풀 크기를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

버퍼 풀 조정

성능을 최적화하려면 MySQL 버퍼 풀을 최적의 크기로 구성해야 합니다. MySQL 구성 파일에서 "innodb_buffer_pool_size" 매개 변수를 설정하여 이 작업을 수행합니다. 크기는 사용 가능한 RAM 크기와 애플리케이션의 필요성에 따라 달라집니다.

또한 SET GLOBAL 명령을 사용하여 중간 작동 시 버퍼 풀 크기를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 버퍼 풀의 크기를 동적으로 보다 정확하게 조정할 수 있습니다.

스레드 캐시 분석

MySQL에는 스레드에 의해 실행된 쿼리의 결과를 저장하는 스레드 캐시도 있습니다. 이렇게 하면 쿼리 결과가 다른 스레드에 의해 이미 실행된 경우 재사용될 수 있으므로 쿼리 실행에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

스레드 캐시의 크기는 MySQL 구성 파일에서 "thread_cache_size" 매개 변수를 설정하여 조정할 수 있습니다. 스레드 캐시의 크기를 늘리면 특히 동시 쿼리 수가 많은 응용 프로그램의 경우 성능이 향상될 수 있습니다.

성능 향상

MySQL의 성능을 최적화하려면 버퍼 풀과 스레드 캐시를 모두 조정해야 합니다. 캐시 적중률을 모니터링하고 버퍼 풀 크기를 조정하면 데이터 검색 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 스레드 캐시의 크기를 늘리면 쿼리 실행에 필요한 시간을 줄일 수도 있습니다.

이러한 구성 요소를 이해하고 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스가 최고 성능으로 실행되도록 할 수 있습니다.

MySQL 버퍼 풀 및 스레드 캐시를 조정하는 것은 최적의 성능을 보장하는 중요한 단계입니다. 이러한 구성 요소의 작동 방식과 설정 조정 방법을 이해하면 MySQL 데이터베이스를 최대한 활용할 수 있습니다.

MySQL은 세계에서 가장 인기 있는 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템입니다. 전 세계 수백만 개의 조직에서 웹 사이트와 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 사용합니다. 따라서 MySQL이 가능한 최고의 성능에 최적화되도록 하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 성능을 최적화하기 위해 MySQL 통계를 수집하고 분석하는 방법에 대해 설명합니다.

MySQL 통계 수집

MySQL 통계 수집은 성능 최적화의 중요한 첫 단계이다. 이 작업은 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 첫째, MySQL은 SHOW STATUS 명령을 사용하여 명령줄 또는 데이터베이스를 통해 액세스할 수 있는 몇 가지 내장 성능 메트릭을 제공합니다. 이러한 메트릭은 실행된 쿼리 수, 쿼리 캐시 적중률, 사용된 메모리 양 등 데이터베이스에 대한 풍부한 정보를 제공합니다.

MySQL 통계를 수집하는 두 번째 방법은 Percona Monitoring and Management(PMM) 또는 MySQL Enterprise Monitor와 같은 타사 도구를 사용하는 것입니다. 이러한 도구는 기본 제공 메트릭보다 데이터베이스에 대한 보다 상세하고 포괄적인 정보를 제공합니다. 또한 실시간 모니터링, 경고 및 과거 데이터 분석과 같은 고급 기능을 제공합니다.

MySQL 통계 분석

일단 통계가 수집되면, 그것들을 분석할 필요가 있다. 이 작업은 수동으로 수행하거나 PMM 또는 MySQL Enterprise Monitor와 같은 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 사용자는 실시간으로 데이터베이스의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

데이터를 분석할 때는 특이치뿐만 아니라 패턴과 추세를 찾는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 문제나 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터베이스의 성능이 향상되고 있는지 또는 저하되고 있는지 여부를 확인하기 위해 현재 성능을 과거 성능과 비교하는 것이 중요합니다.

MySQL 성능 최적화

데이터를 분석한 후에는 MySQL의 성능 최적화를 시작해야 합니다. 이 작업은 데이터베이스 구성 수정, 쿼리 조정 및 색인 작성과 같은 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

또한 시스템이 올바르게 구성되어 있고 모든 종속성이 최신 상태인지 확인하는 것이 중요합니다. 또한 모든 불필요한 서비스를 비활성화하고 모든 서버에서 최신 버전의 MySQL을 실행해야 합니다.

마지막으로, 데이터베이스의 성능을 모니터링하여 개선사항이 원하는 효과를 내고 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

MySQL 성능 모니터링

MySQL 성능을 모니터링하는 것은 성능을 최적화하는 데 중요한 부분이다. 이 작업은 내장된 성능 메트릭 또는 PMM 또는 MySQL Enterprise Monitor와 같은 타사 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다.

이러한 도구를 통해 사용자는 데이터베이스의 성능을 실시간으로 모니터링하고 성능이 특정 임계값 아래로 떨어질 때 알림을 설정할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 과거 데이터 분석 기능을 제공하며, 이를 사용하여 장기적인 추세 또는 성능 문제를 식별할 수 있습니다.

마지막으로 데이터베이스의 성능을 정기적으로 검토하여 데이터베이스가 가능한 한 효율적으로 실행되는지 확인하는 것이 중요합니다.

MySQL 성능 최적화는 웹 사이트와 응용 프로그램이 원활하게 실행되도록 보장하는 데 중요한 부분입니다. 가장 좋은 방법은 MySQL 통계를 수집하고 분석한 다음 데이터를 사용하여 잠재적인 성능 문제를 식별하고 해결하는 것입니다. 또한 데이터베이스의 성능을 정기적으로 모니터링하여 변경사항이 원하는 효과를 발휘하는지 확인하는 것이 중요합니다. 적절한 도구와 기술을 사용하면 MySQL 성능을 최적화하여 최상의 사용자 경험을 보장할 수 있다.

MySQL 쿼리 실행 계획은 데이터베이스 성능 최적화의 필수적인 부분입니다. 쿼리 실행 계획을 분석하여 향상된 영역을 파악하여 쿼리 성능을 높일 수 있습니다. 이 기사에서는 MySQL 쿼리 실행 계획을 분석하는 방법, 개선 방법 및 성능 향상을 측정하는 방법에 대해 설명합니다.

MySQL 쿼리 실행 계획 이해

MySQL 쿼리 실행 계획은 서버에 의해 쿼리가 실행되고 최적화되는 방법을 나타냅니다. 개선 가능성이 있는 영역을 식별하기 위해서는 각 쿼리에 대한 계획을 이해하는 것이 중요합니다. 쿼리 실행 계획은 일련의 단계로 구성되며, 각 단계에는 관련 비용이 있습니다. 비용은 서버의 최적화 도구에 의해 결정되며 단계를 수행하는 데 필요한 예상 리소스를 기반으로 합니다.

실행 계획은 몇 가지 다른 단계로 구성됩니다:

• 구문 분석: 이것은 계획의 첫 번째 단계이며, 프로세서는 쿼리를 구문 분석하여 쿼리가 무엇을 요청하는지 확인하고 구문 오류를 확인합니다.

• 최적화: 이것은 쿼리를 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정하는 두 번째 단계입니다. 최적화 도구는 쿼리 구조와 데이터베이스 통계를 조사하여 쿼리를 실행할 최상의 순서를 결정합니다.

• 실행: 그런 다음 프로세서는 최적화된 계획을 사용하여 쿼리 실행을 시작합니다.

• 정리: 마지막으로 임시 개체가 제거되고 메모리가 해제됩니다.

쿼리 실행 계획을 이해함으로써 잠재적인 개선 영역을 파악할 수 있습니다.

쿼리 성능 분석

쿼리 실행 계획이 이해되면 쿼리 성능을 분석할 수 있습니다. 쿼리는 여러 가지 방법으로 분석할 수 있습니다:

• 쿼리 계획 검사 중: 쿼리 계획은 쿼리가 실행되는 방법에 대한 표시를 제공합니다. 쿼리 계획이 비효율적인 경우 쿼리를 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

• 데이터베이스 통계 검사 중: 데이터베이스 통계를 분석하여 쿼리가 데이터베이스에 액세스하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 쿼리가 인덱스를 비효율적으로 사용하고 있는지 또는 데이터베이스에 대량의 I/O가 발생하고 있는지 확인할 수 있습니다.

• 서버 상태 검사: 서버의 상태를 모니터링하여 CPU 또는 RAM 사용량이 과도한지 확인할 수 있습니다. 쿼리가 CPU 또는 RAM을 너무 많이 사용하는 경우 문제가 될 수 있으며 서버 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

쿼리 성능을 분석함으로써 쿼리 실행 계획을 개선할 수 있는 영역을 파악할 수 있다.

쿼리 실행 계획 개선

개선 가능성이 있는 영역이 확인되면 쿼리 실행 계획을 개선할 수 있습니다. 쿼리 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 몇 가지 다른 기술이 있습니다.

• 인덱싱: 색인화를 사용하여 데이터베이스에 대한 쿼리 액세스를 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리를 실행하는 데 필요한 I/O 양을 줄일 수 있으며 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• 쿼리 다시 쓰기: 더 효율적으로 쿼리를 다시 작성할 수 있습니다. 여기에는 쿼리 구조를 변경하거나 하위 쿼리를 조인으로 대체하는 작업이 포함될 수 있습니다.

• 쿼리 조정: 쿼리를 조정하면 보다 효율적으로 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 쿼리 구조를 변경하거나 쿼리에 힌트를 추가하는 작업이 포함될 수 있습니다.

쿼리 실행 계획을 개선함으로써 쿼리 성능을 향상시킬 수 있다.

성능 향상 측정

쿼리 실행 계획이 개선되면 성능 향상을 측정하는 것이 중요합니다. 이는 최적화 전후의 쿼리 성능을 비교하여 수행할 수 있습니다.

자바 코드는 쿼리의 성능을 측정하는 데 사용될 수 있다. 다음 코드 예제는 최적화 전후의 쿼리 성능을 측정합니다.

 long startTime = System.currentTimeMillis();
// 쿼리 실행
longendTime = System.currentTimeMillis();
오랜 세월이 지난시간 = 종료 시간 - 시작시간;
System.out.println("쿼리 실행 시간: "+ 경과됨시간 +"ms");

쿼리 성능을 측정함으로써 최적화로 인한 성능 이득을 측정할 수 있다.

요약하자면, MySQL 쿼리 실행 계획을 분석하는 것은 쿼리 성능을 최적화하는 데 중요한 부분이다. 쿼리 실행 계획을 이해하고, 쿼리 성능을 분석하고, 쿼리 실행 계획을 개선하고, 성능 이득을 측정함으로써 쿼리 성능을 향상시키고, 더 나은 데이터베이스 성능을 달성할 수 있다.