对MySQL子查询的简单改写优化_MySQL
使用过oracle或者其他关系数据库的DBA或者开发人员都有这样的经验,在子查询上都认为数据库已经做过优化,能够很好的选择驱动表执行,然后在把该经验移植到mysql数据库上,但是不幸的是,mysql在子查询的处理上有可能会让你大失所望,在我们的生产系统上就由于碰到了这个问题:
select i_id, sum(i_sell) as i_sell from table_data where i_id in (select i_id from table_data where Gmt_create >= '2011-10-07 00:00:00′) group by i_id;
(备注:sql的业务逻辑可以打个比方:先查询出10-07号新卖出的100本书,然后在查询这新卖出的100本书在全年的销量情况)。
这条sql之所以出现的性能问题在于mysql优化器在处理子查询的弱点,mysql优化器在处理子查询的时候,会将将子查询改写。通常情况下,我们希望由内到外,先完成子查询的结果,然后在用子查询来驱动外查询的表,完成查询;但是mysql处理为将会先扫描外面表中的所有数据,每条数据将会传到子查询中与子查询关联,如果外表很大的话,那么性能上将会出现问题;
针对上面的查询,由于table_data这张表的数据有70W的数据,同时子查询中的数据较多,有大量是重复的,这样就需要关联近70W次,大量的关联导致这条sql执行了几个小时也没有执行完成,所以我们需要改写sql:
SELECT t2.i_id, SUM(t2.i_sell) AS sold FROM (SELECT distinct i_id FROM table_data WHERE gmt_create >= '2011-10-07 00:00:00′) t1, table_data t2 WHERE t1.i_id = t2.i_id GROUP BY t2.i_id;
我们将子查询改为了关联,同时在子查询中加上distinct,减少t1关联t2的次数;
改造后,sql的执行时间降到100ms以内。

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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.
