


Comment récupérer de grandes sélections MySQL en morceaux pour des performances améliorées ?
Récupération de sélections MySQL volumineuses en morceaux pour des performances améliorées
Lorsque vous traitez des ensembles de résultats massifs dépassant 70 millions de lignes dans MySQL, récupérez toutes les données à une fois peut conduire à un épuisement de la mémoire. Pour résoudre ce problème, l'optimisation du processus de récupération des données via le chunking devient cruciale.
La clause LIMIT fournit une solution pour récupérer des données par lots. En spécifiant la ligne de départ et le nombre maximum de lignes dans l'instruction LIMIT, vous pouvez récupérer les données en morceaux plus petits. Par exemple :
SELECT * FROM MyTable ORDER BY whatever LIMIT 0,1000
Cette requête récupère les 1 000 premières lignes, où 0 est la ligne de départ indexée zéro et 1 000 est le nombre maximum de lignes. Pour continuer à récupérer les morceaux suivants, vous pouvez incrémenter la ligne de départ en conséquence :
SELECT * FROM MyTable ORDER BY whatever LIMIT 1000,1000 -- rows 1,001 - 2,000 SELECT * FROM MyTable ORDER BY whatever LIMIT 2000,1000 -- rows 2,001 - 3,000
Cependant, pour éviter que la table sous-jacente ne change lors de la récupération des données, il est recommandé de stocker les résultats dans une table temporaire :
CREATE TEMPORARY TABLE MyChunkedResult AS ( SELECT * FROM MyTable ORDER BY whatever );
Après avoir créé la table temporaire, vous pouvez en récupérer des fragments de données :
SELECT * FROM MyChunkedResult LIMIT 0, 1000; SELECT * FROM MyChunkedResult LIMIT 1000,1000; SELECT * FROM MyChunkedResult LIMIT 2000,1000;
Le choix de la taille des fragments dépend du cas d'utilisation spécifique, et il est recommandé d'expérimenter avec des fragments plus grands pour optimisation des performances. De plus, n'oubliez pas de supprimer la table temporaire une fois le processus terminé :
DROP TEMPORARY TABLE MyChunkedResult;
En suivant ces étapes, vous pouvez récupérer efficacement les résultats de sélection MySQL volumineux en morceaux, améliorant ainsi l'utilisation de la mémoire et les performances globales.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
