mysql大数据下Limit使用
对于一直用Oracle的我,今天可是非常诧异,MySQL中同一个函数在不同数量级上的性能居然差距如此之大。
先看表ibmng(id,title,info) 唯一 id key 索引title
先看看两条语句:
select * from ibmng limit 1000000,10
select * from ibmng limit 10,10
很多人都会认为不会有多大差别,但是他们都错了,差别太大了,(可能机器不同有点差距,但绝对10倍以上)具体执行时间留给好奇的同学。
这是为什么呢,都是offset的错!
优化的话你可以想方法减小offset,如以下:
Select * From ibmng Where id >=(
Select id From ibmng Order By id limit 1000000,1
) limit 10
大家一定会看到问题, limit 1000000,1 同样offset不是一样大吗,肯定不能优化。(但是,又错了,执行之后才知道结果!)
原因是id是索引,所有快,那么如下sql呢:
select id from ibmng where title='mysql' order by id limit 1000000,10;
这条sql大家又会猜错,同样慢的跟蜗牛一样。(在此大家都会想title加了索引啊怎么会这样!)
接下来大家再执行一条sql如下:
select id from ibmng where title='mysql' limit 1000000,10;
执行之后你会发现速度是sousou的快!
原因看出来了吧,都是用了索引的原因,如果你要用select id from ibmng where title='mysql' order by id limit 1000000,10; 那么就追加复合索引(title,id )吧!
注意:接下来与limit无关!
最后回到我现在的场景,如果千万级别的数据分批次读取统计的话,不要使用limit最好,用主键范围判断最佳!(eg:id<=1001000 and id>=1000001)

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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
