


Comment l'ordre des conditions de la clause WHERE affecte-t-il les performances des requêtes MySQL ?
L'impact de l'ordre des conditions de la clause WHERE sur les performances de MySQL
Lors de l'élaboration de requêtes complexes avec plusieurs conditions, l'ordre de ces conditions peut potentiellement influencer Les performances de MySQL. Une condition particulière, telle que le filtrage par ID d'entreprise, peut réduire considérablement le nombre de lignes examinées.
Question :
Considérez les deux requêtes suivantes avec un ordre de conditions différent :
Requête 1 :
SELECT * FROM clients WHERE (firstname LIKE :foo OR lastname LIKE :foo OR phone LIKE :foo) AND (firstname LIKE :bar OR lastname LIKE :bar OR phone LIKE :bar) AND company = :ugh
Requête 2 :
SELECT * FROM clients WHERE company = :ugh AND (firstname LIKE :foo OR lastname LIKE :foo OR phone LIKE :foo) AND (firstname LIKE :bar OR lastname LIKE :bar OR phone LIKE :bar)
L'ordre de ces conditions a-t-il un impact sur l'efficacité de MySQL ?
Réponse :
L'ordre des conditions de la clause WHERE peut en effet affecter Performances MySQL dans certaines circonstances. Prenons l'exemple suivant :
Requête 3 :
SELECT myint FROM mytable WHERE myint >= 3 OR myslowfunction('query #1', myint) = 1;
Requête 4 :
SELECT myint FROM mytable WHERE myslowfunction('query #2', myint) = 1 OR myint >= 3;
La seule différence entre ces requêtes est l'ordre des opérandes dans la condition OU . "myslowfunction" est une fonction qui retarde intentionnellement une seconde. L'exécution de la requête révèle que :
- Requête 3 : ma fonction myslow est appelée quatre fois (valeurs myint 1, 2, 3, 4).
- Requête 4 : ma fonction myslow est appelée sept fois ( myint valeurs 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7).
Cela démontre que lorsqu'une fonction lente apparaît à gauche d'une condition OU avec un opérande qui n'est pas toujours vrai, la fonction est exécutée plus souvent.
Conclusion :
En résumé, l'ordre des conditions dans une clause WHERE peut influencer les performances de MySQL en raison d'un court-circuit. Pour optimiser les performances, placez les conditions susceptibles de réduire considérablement le nombre de lignes examinées (par exemple, l'ID de l'entreprise) le plus tôt possible dans la chaîne de conditions.
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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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 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.

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