MySQL条件优化一例
MySQL条件优化一例,不是任何情况下HAVING条件都可以并入WHERE条件,只有在SQL语句中不存在GROUPBY条件或聚集函数的情况下,才能
有朋友试验如下,并提出问题:
把having条件并入where条件
优点:
便于统一、集中化解条件子句,节约多次化解时间。
注意:
不是任何情况下HAVING条件都可以并入WHERE条件,只有在SQL语句中不存在GROUPBY条件或聚集函数的情况下,才能将HAVING条件与WHERE条件的进行合并。
mysql> explain extended select id,genre from movies where id>10 having genre>1000;
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | movies | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 107230 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G;
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `Portal_19`.`movies`.`id` AS `id`,`Portal_19`.`movies`.`genre` AS `genre` from `Portal_19`.`movies` where (`Portal_19`.`movies`.`id` > 10) having (`Portal_19`.`movies`.`genre` > 1000)
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain extended select id,genre from movies where id>10 and genre>1000;
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | movies | ALL | PRIMARY,genre_index | NULL | NULL | NULL | 107230 | 67.72 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G;
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `Portal_19`.`movies`.`id` AS `id`,`Portal_19`.`movies`.`genre` AS `genre` from `Portal_19`.`movies` where ((`Portal_19`.`movies`.`id` > 10) and (`Portal_19`.`movies`.`genre` > 1000))
1 row in set (0.00 sec)
二者的执行顺序都是一样的,但优化后filtered值and小于having。
mysql> select id,genre from movies where id>10 having genre>1000;
......
72187 rows in set (0.36 sec)
mysql> select id,genre from movies where id>10 and genre>1000;
......
72187 rows in set (0.37 sec)
优化后的执行时间比没优化时的执行时间还长0.01s。why?(mysql不支持把having条件并入where条件中去)
---
---答复:
---1 这个时间,并不一定能够作为“精准比较”的依据
---2 “精准比较”的方式,至少是多次求均值
---3 方法1:比较从打开表到获取数据全部过程的均值:循环,,每次都执行“flush table movies” ,然后累计每次查询的时间,之后求求均值
---4 方法2:去掉打开表等过程,只求获取数据的过程均值:先执行一次查询,时间不计。然后循环累计每次查询的时间,之后求求均值
---5 方法3:方法1和方法2可以合并。求“单次打开表+多次查询语句循环的时间=总时间”,然后求均值
---6 本质上,优化前后,都是全表扫描,所以不会有差异。但filtered值不同,这应该是个bug。
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
Ubuntu 14.04下安装MySQL
《MySQL权威指南(原书第2版)》清晰中文扫描版 PDF
Ubuntu 14.04 LTS 安装 LNMP Nginx\PHP5 (PHP-FPM)\MySQL
Ubuntu 14.04下搭建MySQL主从服务器
Ubuntu 12.04 LTS 构建高可用分布式 MySQL 集群
Ubuntu 12.04下源代码安装MySQL5.6以及Python-MySQLdb
MySQL-5.5.38通用二进制安装
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
本文永久更新链接地址:

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



Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap, ringkas dan mudah dipelajari Ia digemari oleh pembangun kerana kelebihannya dalam pengaturcaraan serentak dan pengaturcaraan rangkaian. Dalam pembangunan sebenar, operasi pangkalan data adalah bahagian yang sangat diperlukan Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Dalam bahasa Go, kami biasanya menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk mengendalikan pangkalan data, seperti pakej sql yang biasa digunakan, gorm, dsb. Di sini kami mengambil pakej sql sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Andaikan kami menggunakan pangkalan data MySQL.

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

Untuk mengendalikan ralat sambungan pangkalan data dalam PHP, anda boleh menggunakan langkah berikut: Gunakan mysqli_connect_errno() untuk mendapatkan kod ralat. Gunakan mysqli_connect_error() untuk mendapatkan mesej ralat. Dengan menangkap dan mengelog mesej ralat ini, isu sambungan pangkalan data boleh dikenal pasti dan diselesaikan dengan mudah, memastikan kelancaran aplikasi anda.

PHP ialah bahasa pengaturcaraan bahagian belakang yang digunakan secara meluas dalam pembangunan laman web Ia mempunyai fungsi operasi pangkalan data yang kuat dan sering digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data seperti MySQL. Walau bagaimanapun, disebabkan kerumitan pengekodan aksara Cina, masalah sering timbul apabila berurusan dengan aksara Cina bercelaru dalam pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan kemahiran dan amalan PHP dalam mengendalikan aksara bercelaru bahasa Cina dalam pangkalan data, termasuk punca biasa aksara bercelaru, penyelesaian dan contoh kod khusus. Sebab biasa aksara bercelaru ialah tetapan set aksara pangkalan data yang salah: set aksara yang betul perlu dipilih semasa mencipta pangkalan data, seperti utf8 atau u

Melalui pakej pangkalan data/sql perpustakaan standard Go, anda boleh menyambung ke pangkalan data jauh seperti MySQL, PostgreSQL atau SQLite: buat rentetan sambungan yang mengandungi maklumat sambungan pangkalan data. Gunakan fungsi sql.Open() untuk membuka sambungan pangkalan data. Lakukan operasi pangkalan data seperti pertanyaan SQL dan operasi sisipan. Gunakan tangguh untuk menutup sambungan pangkalan data untuk mengeluarkan sumber.
