MySQL-Paging-Problem unter Millionen von Daten
Wir verwenden während des Entwicklungsprozesses häufig Paging. Die Kerntechnologie besteht darin, Limit zum Lesen von Daten zu verwenden. Während des Tests zur Verwendung des Limits für Paging wurden die folgenden Daten erhalten:
select * from news order by id desc limit 0,10 耗时0.003秒 select * from news order by id desc limit 10000,10 耗时0.058秒 select * from news order by id desc limit 100000,10 耗时0.575秒 select * from news order by id desc limit 1000000,10 耗时7.28秒
Wir waren überrascht, dass die Abfragegeschwindigkeit umso langsamer war, je größer der Paging-Startpunkt von MySQL bei großem Datenvolumen war. Die Abfragegeschwindigkeit für 1 Million Artikel beträgt bereits 7 Sekunden. Das ist ein Wert, den wir nicht akzeptieren können!
Verbesserungsplan 1
select * from news where id > (select id from news order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10
Die Abfragezeit beträgt 0,365 Sekunden, die Effizienzverbesserung ist sehr offensichtlich! ! Was ist das Prinzip? ? ?
Wir haben Bedingungen verwendet, um die ID zu filtern (wählen Sie die ID aus der Nachrichtenreihenfolge nach ID-Abgrenzungslimit 1000000, 1) und haben Sie nur das ID-Feld abgefragt des Abfrageaufwands!
Verbesserungsplan 2
Geeignet für Systeme mit fortlaufenden IDs, extrem schnell!
select * from news where id between 1000000 and 1000010 order by id desc
ist nicht für Abfragen mit Bedingungen und diskontinuierlichen IDs geeignet. Sehr schnell!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL-Paging-Problem unter Millionen von Daten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

In Artikel werden die Konfiguration der SSL/TLS -Verschlüsselung für MySQL, einschließlich der Erzeugung und Überprüfung von Zertifikaten, erläutert. Das Hauptproblem ist die Verwendung der Sicherheitsauswirkungen von selbstsignierten Zertifikaten. [Charakterzahl: 159]

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

In Artikel werden beliebte MySQL -GUI -Tools wie MySQL Workbench und PhpMyAdmin beschrieben, die ihre Funktionen und ihre Eignung für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer vergleichen. [159 Charaktere]

In Artikel werden Strategien zum Umgang mit großen Datensätzen in MySQL erörtert, einschließlich Partitionierung, Sharding, Indexierung und Abfrageoptimierung.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.
