3 つのページング方法の効率性の簡単なテスト
より大量のデータと異なる場所を含むページを比較しました。
テーブルの作成:
CREATE TABLE [TestTable] ( [ID] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , [FirstName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [LastName] [nvarchar] (100) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [Country] [nvarchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , [Note] [nvarchar] (2000) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ) ON [PRIMARY] GO
データを挿入: (100 万)
SET IDENTITY_INSERT TestTable ON declare @i int set @i=1 while @i<=1000000 begin insert into TestTable([id], FirstName, LastName, Country,Note) values(@i, 'FirstName_XXX','LastName_XXX','Country_XXX','Note_XXX') set @i=@i+1 end SET IDENTITY_INSERT TestTable OFF
ページネーションの解決策 1: (ページネーションには Not In と SELECT TOP を使用します)
文形式:
rreeeページング ソリューション 2: (次より大きい ID と SELECT TOP ページングを使用)
SELECT TOP 页大小 * FROM TestTable WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id)) ORDER BY ID
ページング ソリューション 3: (SQL カーソル ストアド プロシージャ ページングの使用)
SELECT TOP 页大小 * FROM TestTable WHERE (ID > (SELECT MAX(id) FROM (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id) AS T)) ORDER BY ID
テスト結果:
テストはすべて 1 ページに 10 項目あります。3 つの数値は、3 つのソリューションが結果を生成するまでにかかる時間を表します。単位は秒です。 ページ 2: 18、10、29
500 ページ: 12、8、21
ページ 50000: 16、18、22
ページ 500000: 24、16、22
このテストの主な目的は、大量のデータのさまざまな部分のページめくりの効率をテストすることです。直線的な結果になるはずだと思っていましたが、変化が奇妙であることがわかりました。数回テストした結果、エラーは 1 ~ 2 秒以内に収まりました。SQL Server はさまざまな位置に応じてページめくりも最適化されていると推定されます。クエリ分析を確認したところ、主なコストは依然として order by であり、これが主キーでない場合、または文字列である場合は、おそらく速度が低下します。
他に忙しいため、これ以上のテストは行われていません。興味のある友人は、100,000 項目、インデックスなし、文字列コンテンツを使用してさまざまなテストを続けることができます。結果を忘れずに教えてください。
以上が3 つのページング方法の効率性の簡単なテストの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

この記事では、MySQLのAlter Tableステートメントを使用して、列の追加/ドロップ、テーブル/列の名前の変更、列データ型の変更など、テーブルを変更することについて説明します。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

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