Mysql_PHP チュートリアルでのページング クエリに対する 2 つのソリューションの比較
mysql でページング クエリを実行するには 2 つの方法があります。1 つは COUNT(*) を使用する方法です。具体的なコードは次のとおりです。
もう 1 つのオプションは SQL_CALC_FOUND_ROWS を使用することです
これら 2 つの方法の長所と短所について説明します。
以下の効率を見てください。これは非常に重要であり、ページング操作はどの Web サイトでも非常に頻繁に使用され、当然クエリ量も大きくなります。どちらを使用しても、ページング操作には必然的に 2 つの SQL クエリが存在するため、2 つのクエリのパフォーマンスについては多くの比較が行われます。
SQL_CALC_FOUND_ROWS は本当に遅いですか?
http://hi.baidu.com/ Thinkinginlamp/item/b122fdaea5ba23f614329b14
SQL_CALC_FOUND_ROWS にするか、しないのか
http://www.mysqlperformanceblog.com/2007/08/28/to-sql_calc_found_rows-or-not-to-sql_calc_found_rows/
Lao Wang の記事では、インデックスをカバーするという概念について言及しています。簡単に言えば、テーブル クエリを実行せずにクエリがインデックスに基づいた結果のみを返す方法を意味します。
詳細については、彼の他の記事を参照してください:MySQL カバリングインデックス
http://hi.baidu.com/ Thinkinginlamp/item/1b9aaf09014acce0f45ba6d3
実験
これらの記事を組み合わせて実験を行いました:
テーブル:コードをコピー
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `foo` ( `a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
コードをコピーします
コードは次のとおりです。
$host = '192.168.100.166';
$db = mysql_connect($host) , $user, $password) または die('DB 接続に失敗しました');
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100,10"); $end = microtime(true);
echo $end . "rn"
echo '================== ======== ========' . "rn";
$start =
for ($i =0; $i mysql_query("SELECT FOUND_ROWS()");
echo $end - $start ; "rn";
エコー ' ======================================== ' . "rn";
$start = microtime(true);
for ($i mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM foo = 1" );
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE * FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100,10");
$end = microtime(true)
echo '= ======== ==============================='
$; start = microtime(true);
for ($i =0; $i mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10"); FOUND_ROWS()");
}
$end = microtime(true);
echo $end - $start . "rn";
返された結果:

は Lao Wang の記事の内容と同じです。 SQL_CALC_FOUND_ROWS の 4 番目のクエリは、カバー インデックスを使用しないだけでなく、テーブル全体のクエリも必要とします。また、COUNT(*) の 3 番目のクエリと select * はインデックスを使用し、テーブル全体のクエリを実行しません。とても大きな違い。
まとめ
追記: なお、MyISAMを使用する場合、クエリ3と4の間に大きな違いがありますが、InnoDBを使用する場合は、それほど大きな違いはありません。
そこで、データベースが InnoDB の場合でも SQL_CALC_FOUND_ROWS を使用する傾向があるという結論に達しました
結論: SQL_CALC_FOUND_ROWS と COUNT(*) のパフォーマンスは両方のカバーリングインデックスが使用されている場合に高く、後者のパフォーマンスはカバーリングインデックスが使用されていない場合に高くなります。したがって、使用する場合はこの点に注意してください。

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MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

次の手順でphpmyadminを開くことができます。1。ウェブサイトコントロールパネルにログインします。 2。phpmyadminアイコンを見つけてクリックします。 3。MySQL資格情報を入力します。 4.「ログイン」をクリックします。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

Redisは、単一のスレッドアーキテクチャを使用して、高性能、シンプルさ、一貫性を提供します。 I/Oマルチプレックス、イベントループ、ノンブロッキングI/O、共有メモリを使用して同時性を向上させますが、並行性の制限、単一の障害、および書き込み集約型のワークロードには適していません。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

Redisデータベースの効果的な監視は、最適なパフォーマンスを維持し、潜在的なボトルネックを特定し、システム全体の信頼性を確保するために重要です。 Redis Exporter Serviceは、Prometheusを使用してRedisデータベースを監視するために設計された強力なユーティリティです。 このチュートリアルでは、Redis Exporterサービスの完全なセットアップと構成をガイドし、監視ソリューションをシームレスに構築します。このチュートリアルを研究することにより、完全に動作する監視設定を実現します
