


Comment puis-je récupérer efficacement à la fois le nombre total et les résultats paginés à partir de MySQL ?
Pagination MySQL : récupérer efficacement les résultats et le nombre total
Lors de l'implémentation de la pagination dans MySQL, il est courant d'effectuer deux requêtes distinctes : une à obtenir le nombre total de résultats et un autre pour limiter les enregistrements récupérés. Cette approche, connue sous le nom de double requête, peut s'avérer inefficace pour les grands ensembles de données.
Cependant, la question se pose de savoir s'il est possible de récupérer à la fois le nombre total de résultats et de limiter les résultats dans une seule requête. Bien qu'il n'existe aucun moyen direct d'y parvenir, deux méthodes alternatives sont disponibles :
SQL_CALC_FOUND_ROWS et FOUND_ROWS()
Au lieu d'effectuer une double requête, vous pouvez utiliser SQL_CALC_FOUND_ROWS et FOUND_ROWS() pour obtenir un résultat similaire. La requête avec SQL_CALC_FOUND_ROWS précède la requête limitante et l'appel FOUND_ROWS() récupère le nombre total.
Exemple :
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM `table` WHERE `some_condition`; SELECT FOUND_ROWS();
Remarque : Cette méthode présente un inconvénient potentiel. MySQL a un bug qui affecte les requêtes ORDER BY lors de l'utilisation de cette technique, ce qui la rend plus lente sur les grandes tables.
Mise en cache du nombre
Une solution alternative consiste à mettre en cache le nombre total pour une durée déterminée. Cette approche élimine le besoin d'une requête distincte pour récupérer le décompte tout en préservant l'efficacité.
Exemple :
Récupérez le décompte et mettez-le en cache pendant 10 minutes :
SET @count = (SELECT COUNT(*) FROM `table` WHERE `some_condition`);
Dans les requêtes suivantes, utilisez le nombre mis en cache :
SELECT * FROM `table` WHERE `some_condition` LIMIT 0, 10;
Mise en cache du nombre de manière significative améliore les performances, en particulier pour les pages fréquemment visitées. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une solution à requête unique, elle obtient le même résultat tout en étant plus efficace qu'une double requête.
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.
