巧用临时表将大结果集转换为小结果集驱动查询
sql如下SELECTDISTINCTo.orders_id,o.oa_order_id,os.orders_status_name,o.order_type,o.date_purchasedASadd_date,dop.resource,dop.country_codeFROMdm_order
sql如下
SELECT DISTINCT o.orders_id, o.oa_order_id,os.orders_status_name, o.order_type, o.date_purchased AS add_date,dop.resource, dop.country_code FROM dm_order_products AS dop LEFT JOIN orders AS o ON o.orders_id=dop.orders_id LEFT JOIN orders_total AS ot ON ot.orders_id=o.orders_id AND ot.class='ot_total' LEFT JOIN orders_status AS os ON os.orders_status_id=o.orders_status WHERE o.date_purchased >= '2014-01-31 10:00:00' AND o.date_purchased 因为需要在大结果集中order by 去重,再显示20条.表特性是orders(o)表对dm_order_products(dop)表为一对多关系,而取出来的dop.country_code为一个订单号对应唯一值,由于表结构设计问题,每次查询该country_code都需要去dop查询。所以,每次查询都放大结果集,,然后再去重,得到所要的结果集合。
explain
+----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+-------------------------------+-------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+-------------------------------+-------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | o | range | PRIMARY,date_purchased | date_purchased | 9 | NULL | 952922 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | ot | ref | idx_orders_total_orders_id,class | idx_orders_total_orders_id | 4 | banggood_work.o.orders_id | 3 | | | 1 | SIMPLE | os | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | banggood_work.o.orders_status | 1 | | | 1 | SIMPLE | dop | ref | orders_id | orders_id | 4 | banggood_work.o.orders_id | 2 | | +----+-------------+-------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+-------------------------------+-------+----------------------------------------------+索引情况使用正常,但是发现需要扫描一个大结果集.
profiling,执行时间为将近20s
mysql> show profile cpu,block io for query 1; +--------------------------------+-----------+----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +--------------------------------+-----------+----------+------------+--------------+---------------+ | starting | 0.000025 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Waiting for query cache lock | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking query cache for query | 0.000080 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000005 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Opening tables | 0.000034 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | System lock | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Waiting for query cache lock | 0.000024 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | init | 0.000046 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | optimizing | 0.000018 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | statistics | 0.000193 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | preparing | 0.000054 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Creating tmp table | 0.000031 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | executing | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Copying to tmp table | 12.491533 | 3.039538 | 3.107527 | 11896 | 824 | | Sorting result | 0.030709 | 0.034995 | 0.004000 | 16 | 496 | | Sending data | 0.000048 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | end | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | removing tmp table | 0.010108 | 0.000000 | 0.010998 | 8 | 32 | | end | 0.000013 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | query end | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | closing tables | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | freeing items | 0.000338 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | logging slow query | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | logging slow query | 0.000033 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 8 | | cleaning up | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |可以看到Copying to tmp table 占了大部分的cpu时间和io,最后sorting result占比重不大。
我们可以上面描述的结合特性,是否能够去掉Copying to tmp table 选项!因为是根据orders_id排序,取出最新的20条数据,如果我们在orders表中先把20条数据取出来,再和对应的表连接,这样一来,就将整个大结果Copying to tmp table 再排序这一步去掉!
看sql语句如下
SELECT DISTINCT o.orders_id, o.oa_order_id,os.orders_status_name, o.order_type, o.date_purchased AS add_date,dop.resource, dop.country_code FROM ( SELECT * FROM orders AS o WHERE o.date_purchased >= '2014-01-31 10:00:00' AND o.date_purchased | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 20 | Using temporary; Using filesort | | 1 | PRIMARY | dop | ref | orders_id | orders_id | 4 | o.orders_id | 2 | | | 1 | PRIMARY | ot | ref | idx_orders_total_orders_id,class | idx_orders_total_orders_id | 4 | o.orders_id | 3 | | | 1 | PRIMARY | os | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.orders_status | 1 | | | 2 | DERIVED | o | index | date_purchased | PRIMARY | 4 | NULL | 330 | Using where | +----+-------------+------------+-------+----------------------------------+----------------------------+---------+-----------------+------+---------------------------------+
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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
