MySQL模拟条件索引
strong Table ytt.girl1 Column | Type | Modifiers --------+---------+-------------------- id | integer | not null rank | integer | not null default 0 Indexes: girl1_pkey PRIMARY KEY, btree (id) idx_girl1_rank btree (rank) WHERE rank = 10 AN
Table "ytt.girl1"
Column | Type | Modifiers
--------+---------+--------------------
id | integer | not null
rank | integer | not null default 0
Indexes:
"girl1_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"idx_girl1_rank" btree (rank) WHERE rank >= 10 AND rank
执行的查询语句为:
select * from girl1 where rank between 20 and 60 limit 20;
用了全部索引的查询计划:
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.29..36.58 rows=20 width=8) (actual time=0.024..0.054 rows=20 loops=1)
-> Index Scan using idx_girl1_rank on girl1 (cost=0.29..421.26 rows=232 width=8) (actual time=0.023..0.044 rows=20 loops=1)
Index Cond: ((rank >= 20) AND (rank
Total runtime: 0.087 ms
(4 rows)
Time: 1.881 ms
用了条件索引的查询计划:
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.28..35.54 rows=20 width=8) (actual time=0.036..0.068 rows=20 loops=1)
-> Index Scan using idx_girl1_rank on girl1 (cost=0.28..513.44 rows=291 width=8) (actual time=0.033..0.061 rows=20 loops=1)
Index Cond: ((rank >= 20) AND (rank
Total runtime: 0.106 ms
(4 rows)
Time: 0.846 ms
ytt>show create table girl1_filtered_index; +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | girl1_filtered_index | CREATE TABLE `girl1_filtered_index` ( `id` int(11) NOT NULL, `rank` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_rank` (`rank`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 | +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 接下来,对基础表的更新操作做下修改,创建了三个触发器。 DELIMITER $$ USE `t_girl`$$ DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `filtered_insert`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'localhost' */ TRIGGER `filtered_insert` AFTER INSERT ON `girl1` FOR EACH ROW BEGIN IF new.rank BETWEEN 10 AND 100 THEN INSERT INTO girl1_filtered_index VALUES (new.id,new.rank); END IF; END; $$ DELIMITER ; DELIMITER $$ USE `t_girl`$$ DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `filtered_update`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'localhost' */ TRIGGER `filtered_update` AFTER UPDATE ON `girl1` FOR EACH ROW BEGIN IF new.rank BETWEEN 10 AND 100 THEN REPLACE girl1_filtered_index VALUES (new.id,new.rank); ELSE DELETE FROM girl1_filtered_index WHERE id = old.id; END IF; END; $$ DELIMITER ; DELIMITER $$ USE `t_girl`$$ DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `filtered_delete`$$ CREATE /*!50017 DEFINER = 'root'@'localhost' */ TRIGGER `filtered_delete` AFTER DELETE ON `girl1` FOR EACH ROW BEGIN DELETE FROM girl1_filtered_index WHERE id = old.id; END; $$ DELIMITER ; OK,,我们导入测试数据。 ytt>load data infile 'girl1.txt' into table girl1 fields terminated by ','; Query OK, 100000 rows affected (1.05 sec) Records: 100000 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0 ytt>select count(*) from girl1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 100000 | +----------+ 1 row in set (0.04 sec) ytt>select count(*) from girl1_filtered_index; +----------+ | count(*) | +----------+ | 640 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
select a.id,a.rank from girl1 as a where a.id in (select b.id from girl1_filtered_index as b where b.rank between 20 and 60) limit 20;

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ビッグ データ構造の処理スキル: チャンキング: データ セットを分割してチャンクに処理し、メモリ消費を削減します。ジェネレーター: データ セット全体をロードせずにデータ項目を 1 つずつ生成します。無制限のデータ セットに適しています。ストリーミング: ファイルやクエリ結果を 1 行ずつ読み取ります。大きなファイルやリモート データに適しています。外部ストレージ: 非常に大規模なデータ セットの場合は、データをデータベースまたは NoSQL に保存します。

MySQL クエリのパフォーマンスは、検索時間を線形の複雑さから対数の複雑さまで短縮するインデックスを構築することで最適化できます。 PreparedStatement を使用して SQL インジェクションを防止し、クエリのパフォーマンスを向上させます。クエリ結果を制限し、サーバーによって処理されるデータ量を削減します。適切な結合タイプの使用、インデックスの作成、サブクエリの使用の検討など、結合クエリを最適化します。クエリを分析してボトルネックを特定し、キャッシュを使用してデータベースの負荷を軽減し、オーバーヘッドを最小限に抑えます。

PHP で MySQL データベースをバックアップおよび復元するには、次の手順を実行します。 データベースをバックアップします。 mysqldump コマンドを使用して、データベースを SQL ファイルにダンプします。データベースの復元: mysql コマンドを使用して、SQL ファイルからデータベースを復元します。

MySQLテーブルにデータを挿入するにはどうすればよいですか?データベースに接続する: mysqli を使用してデータベースへの接続を確立します。 SQL クエリを準備します。挿入する列と値を指定する INSERT ステートメントを作成します。クエリの実行: query() メソッドを使用して挿入クエリを実行します。成功すると、確認メッセージが出力されます。

MySQL 8.4 (2024 年時点の最新の LTS リリース) で導入された主な変更の 1 つは、「MySQL Native Password」プラグインがデフォルトで有効ではなくなったことです。さらに、MySQL 9.0 ではこのプラグインが完全に削除されています。 この変更は PHP および他のアプリに影響します

PHP で MySQL ストアド プロシージャを使用するには: PDO または MySQLi 拡張機能を使用して、MySQL データベースに接続します。ストアド プロシージャを呼び出すステートメントを準備します。ストアド プロシージャを実行します。結果セットを処理します (ストアド プロシージャが結果を返す場合)。データベース接続を閉じます。

PHP を使用して MySQL テーブルを作成するには、次の手順が必要です。 データベースに接続します。データベースが存在しない場合は作成します。データベースを選択します。テーブルを作成します。クエリを実行します。接続を閉じます。

Oracle データベースと MySQL はどちらもリレーショナル モデルに基づいたデータベースですが、Oracle は互換性、スケーラビリティ、データ型、セキュリティの点で優れており、MySQL は速度と柔軟性に重点を置いており、小規模から中規模のデータ セットに適しています。 ① Oracle は幅広いデータ型を提供し、② 高度なセキュリティ機能を提供し、③ エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。① MySQL は NoSQL データ型をサポートし、② セキュリティ対策が少なく、③ 小規模から中規模のアプリケーションに適しています。
