PHP查询数据有关问题
PHP查询数据问题
数据库用的是MYSQL5.5
我系统里有不少表需要关联,如微博的。
一条博文可能有好几个表关联起来,如用户表,等其它表。
问题:
服务器有memcache+apache+mysql5.5
展示博文时,因每条博文有如图片,音频,视频,等等不少关联,是用一条SQL关联出所有数据,还是先查出所有博文,再循环根据博文ID查询出其它关联数据,。
如要显示10条博文,那就要去查询10次数据库,(SQL简单,但查询数据库次数多)。
如果用一条关联查询,一条数据库即查查出,(SQL复杂。)
请问使用哪种最优
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请使用 Cache ~
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用left join on 速度还可以
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我的观点:如果你发现join your table存在性能问题了,你就该放弃join了。换言之,如果还没有存心瓶颈(短期内也不会出现瓶颈)那么你可以继续join。
nosql的观点在DB不是着重业务处理,而是数据持久存储。解放DB的业务负担将极大改善DB的性能。
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建议用程序来处理,数据库只是用来存储数据的,过于复杂的SQl不适合,数据量大的话,程序处理是最快的
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个人感觉查询速度很大一部分出现在SQL语句上,用join完全可以,但要注意where条件,例如一下子可以过滤掉很多信息的where条件要放在所有where条件的最前面,再一个就是如果作为你查询条件的某个数据库字段如果可以作为唯一约束,主键约束等一定要在数据库中建立约束,楼主不信可以做个实验~查询所用时间是数量级上的变化,很可观的!希望能对你有所帮助
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最好一个表一个表的查询,尽量避免使用join查询和子查询。
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如果是泛泛的理论的讨论,那怎么弄都不为过
若已经落实到具体的表中了,那么建议使用视图
将每次都需要展示的字段加入到视图中就可以了
实际的查询是对视图进行的
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如果是泛泛的理论的讨论,那怎么弄都不为过
若已经落实到具体的表中了,那么建议使用视图
将每次都需要展示的字段加入到视图中就可以了
实际的查询是对视图进行的

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Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.

Die MySQL-Abfrageleistung kann durch die Erstellung von Indizes optimiert werden, die die Suchzeit von linearer Komplexität auf logarithmische Komplexität reduzieren. Verwenden Sie PreparedStatements, um SQL-Injection zu verhindern und die Abfrageleistung zu verbessern. Begrenzen Sie die Abfrageergebnisse und reduzieren Sie die vom Server verarbeitete Datenmenge. Optimieren Sie Join-Abfragen, einschließlich der Verwendung geeigneter Join-Typen, der Erstellung von Indizes und der Berücksichtigung der Verwendung von Unterabfragen. Analysieren Sie Abfragen, um Engpässe zu identifizieren. Verwenden Sie Caching, um die Datenbanklast zu reduzieren. Optimieren Sie den PHP-Code, um den Overhead zu minimieren.

Das Sichern und Wiederherstellen einer MySQL-Datenbank in PHP kann durch Befolgen dieser Schritte erreicht werden: Sichern Sie die Datenbank: Verwenden Sie den Befehl mysqldump, um die Datenbank in eine SQL-Datei zu sichern. Datenbank wiederherstellen: Verwenden Sie den Befehl mysql, um die Datenbank aus SQL-Dateien wiederherzustellen.

Wie füge ich Daten in eine MySQL-Tabelle ein? Mit der Datenbank verbinden: Stellen Sie mit mysqli eine Verbindung zur Datenbank her. Bereiten Sie die SQL-Abfrage vor: Schreiben Sie eine INSERT-Anweisung, um die einzufügenden Spalten und Werte anzugeben. Abfrage ausführen: Verwenden Sie die Methode query(), um die Einfügungsabfrage auszuführen. Bei Erfolg wird eine Bestätigungsmeldung ausgegeben.

Eine der wichtigsten Änderungen, die in MySQL 8.4 (der neuesten LTS-Version von 2024) eingeführt wurden, besteht darin, dass das Plugin „MySQL Native Password“ nicht mehr standardmäßig aktiviert ist. Darüber hinaus entfernt MySQL 9.0 dieses Plugin vollständig. Diese Änderung betrifft PHP und andere Apps

So verwenden Sie gespeicherte MySQL-Prozeduren in PHP: Verwenden Sie PDO oder die MySQLi-Erweiterung, um eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank herzustellen. Bereiten Sie die Anweisung zum Aufrufen der gespeicherten Prozedur vor. Führen Sie die gespeicherte Prozedur aus. Verarbeiten Sie die Ergebnismenge (wenn die gespeicherte Prozedur Ergebnisse zurückgibt). Schließen Sie die Datenbankverbindung.

Das Erstellen einer MySQL-Tabelle mit PHP erfordert die folgenden Schritte: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her. Erstellen Sie die Datenbank, falls sie nicht vorhanden ist. Wählen Sie eine Datenbank aus. Tabelle erstellen. Führen Sie die Abfrage aus. Schließen Sie die Verbindung.

Oracle-Datenbank und MySQL sind beide Datenbanken, die auf dem relationalen Modell basieren, aber Oracle ist in Bezug auf Kompatibilität, Skalierbarkeit, Datentypen und Sicherheit überlegen, während MySQL auf Geschwindigkeit und Flexibilität setzt und eher für kleine bis mittlere Datensätze geeignet ist. ① Oracle bietet eine breite Palette von Datentypen, ② bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen, ③ ist für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet; ① MySQL unterstützt NoSQL-Datentypen, ② verfügt über weniger Sicherheitsmaßnahmen und ③ ist für kleine bis mittlere Anwendungen geeignet.
