


optimisation des performances mysql max, optimisation du nombre
Remarque : ajoutez une explication avant d'exécuter l'instruction SQL pour afficher le plan d'exécution MySQL
Base de données : la base de données sakila officiellement fournie par MySQL
Optimisation maximale :
Par exemple : requête sur l'heure du dernier paiement
explain select max(payment_date) from payment \G;
Le type de requête est simple, aucun index n'est utilisé, le nombre de lignes analysées est supérieur à 10 000 , et le temps pris 0,02sec
Méthode d'optimisation :
Créez un index sur la colonne payment_date
create index idx_paydate on payment(payment_date);
Exécutez ensuite cette instruction SQL et recherchez :
La raison de ce résultat d'exécution est la suivante : parce que l'index est organisé séquentiellement, grâce à l'index, vous pouvez immédiatement savoir quel est le dernier
Optimisation du comptage
Par exemple : dans une instruction SQL, connaître simultanément le nombre de films en 2006 et 2007
Mauvaise façon :
select count(release_year = '2006' OR release_year = '2007') from film;
Le nombre de films en 2006 et 2007 ne peut pas être calculé séparément
select count(*) from film where release_year = '2006' and release_year = '2007'
release_year ne peut pas être 2006 et 2007 en même temps, donc la logique est fausse
L'optimisation de la requête est la suivante :
select count(release_year='2006' or null) as '2006年的电影数量',count(release_year='2007' or null) as '2007年的电影数量' from film;
Instructions. , en sql, count(*)
et count(某列)
, exécutez Les résultats sont parfois différents, car count(*)
contient null, et si l'autre est nul, il ne sera pas compté.
En utilisant cette fonctionnalité, l'année autre que 2006 sera enregistrée comme nulle. Le résultat de l'exécution est tel qu'indiqué dans la figure ci-dessous
Remarque : vous pouvez visualiser l'exécution de MySQL par. ajouter expliquer avant d'exécuter l'instruction SQL. Plan
Base de données : base de données sakila officiellement fournie par MySQL
Optimisation maximale :
Par exemple : Interroger l'heure du dernier paiement
explain select max(payment_date) from payment \G;
Le type de requête est simple, aucun index n'est utilisé, le nombre de lignes analysées est supérieur à 10 000 et cela prend 0,02 seconde
Méthode d'optimisation :
Créez un index sur la colonne payment_date
create index idx_paydate on payment(payment_date);
Puis après avoir exécuté cette instruction sql, nous avons trouvé :
La raison de ce résultat d'exécution c'est : parce que l'index est classé dans l'ordre, grâce à l'index, vous pouvez immédiatement connaître le résultat final Qu'est-ce qu'un
Optimisation du comptage
Par exemple : Découvrez le nombre de films en 2006 et 2007 dans une seule instruction SQL en même temps
Mauvais chemin :
select count(release_year = '2006' OR release_year = '2007') from film;
Le nombre de films en 2006 et 2007 ne peut pas être calculé séparément
select count(*) from film where release_year = '2006' and release_year = '2007'
release_year ne peut pas être 2006 et 2007 à la même époque, donc la logique est fausse
La requête est optimisée comme suit :
select count(release_year='2006' or null) as '2006年的电影数量',count(release_year='2007' or null) as '2007年的电影数量' from film;
explique qu'en SQL, les résultats d'exécution de count(*)
et count(某列)
sont parfois différents, car count(*)
contient null, et si l'autre est nul, ne sont pas comptés.
En utilisant cette fonctionnalité, l'année qui n'est pas 2006 sera enregistrée comme nulle et le résultat de l'exécution est tel qu'indiqué dans la figure ci-dessous
Ce qui précède est le contenu de max et comptez l'optimisation de l'optimisation des performances de MySQL, et plus encore. Pour le contenu connexe, veuillez faire attention au site Web PHP chinois (www.php.cn) !

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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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.
