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;

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

Prestasi pertanyaan MySQL boleh dioptimumkan dengan membina indeks yang mengurangkan masa carian daripada kerumitan linear kepada kerumitan logaritma. Gunakan PreparedStatements untuk menghalang suntikan SQL dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Hadkan hasil pertanyaan dan kurangkan jumlah data yang diproses oleh pelayan. Optimumkan pertanyaan penyertaan, termasuk menggunakan jenis gabungan yang sesuai, membuat indeks dan mempertimbangkan untuk menggunakan subkueri. Menganalisis pertanyaan untuk mengenal pasti kesesakan; gunakan caching untuk mengurangkan beban pangkalan data;

Membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MySQL dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah berikut: Sandarkan pangkalan data: Gunakan arahan mysqldump untuk membuang pangkalan data ke dalam fail SQL. Pulihkan pangkalan data: Gunakan arahan mysql untuk memulihkan pangkalan data daripada fail SQL.

Bagaimana untuk memasukkan data ke dalam jadual MySQL? Sambung ke pangkalan data: Gunakan mysqli untuk mewujudkan sambungan ke pangkalan data. Sediakan pertanyaan SQL: Tulis pernyataan INSERT untuk menentukan lajur dan nilai yang akan dimasukkan. Laksanakan pertanyaan: Gunakan kaedah query() untuk melaksanakan pertanyaan sisipan Jika berjaya, mesej pengesahan akan dikeluarkan.

Salah satu perubahan utama yang diperkenalkan dalam MySQL 8.4 (keluaran LTS terkini pada 2024) ialah pemalam "Kata Laluan Asli MySQL" tidak lagi didayakan secara lalai. Selanjutnya, MySQL 9.0 mengalih keluar pemalam ini sepenuhnya. Perubahan ini mempengaruhi PHP dan apl lain

Untuk menggunakan prosedur tersimpan MySQL dalam PHP: Gunakan PDO atau sambungan MySQLi untuk menyambung ke pangkalan data MySQL. Sediakan penyata untuk memanggil prosedur tersimpan. Laksanakan prosedur tersimpan. Proses set keputusan (jika prosedur tersimpan mengembalikan hasil). Tutup sambungan pangkalan data.

Mencipta jadual MySQL menggunakan PHP memerlukan langkah berikut: Sambung ke pangkalan data. Buat pangkalan data jika ia tidak wujud. Pilih pangkalan data. Buat jadual. Laksanakan pertanyaan. Tutup sambungan.

Pangkalan data Oracle dan MySQL adalah kedua-dua pangkalan data berdasarkan model hubungan, tetapi Oracle lebih unggul dari segi keserasian, skalabiliti, jenis data dan keselamatan manakala MySQL memfokuskan pada kelajuan dan fleksibiliti dan lebih sesuai untuk set data bersaiz kecil. ① Oracle menyediakan pelbagai jenis data, ② menyediakan ciri keselamatan lanjutan, ③ sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan ① MySQL menyokong jenis data NoSQL, ② mempunyai langkah keselamatan yang lebih sedikit, dan ③ sesuai untuk aplikasi bersaiz kecil hingga sederhana.
