


Bagaimana untuk Mengoptimumkan Penomboran MySQL Tanpa Membuat Dua Pertanyaan?
Penomboran dalam MySQL: Teknik Optimum Tanpa Pertanyaan Berganda
Penomboran, teknik asas untuk memaparkan set data yang besar dalam bahagian yang boleh diurus, selalunya melibatkan dua bahagian yang berasingan pertanyaan dalam MySQL. Satu pertanyaan mendapatkan semula jumlah hasil, manakala satu lagi mengehadkan hasil berdasarkan parameter penomboran.
Soalan Berganda: Pendekatan Konvensional
Secara tradisinya, penomboran dicapai melalui langkah berikut:
-
Lakukan pertanyaan untuk mengira jumlah nombor daripada hasil:
SELECT COUNT(*) FROM `table` WHERE `some_condition`
Salin selepas log masuk -
Hadkan hasil untuk memaparkan halaman tertentu:
SELECT `fields` FROM `table` WHERE `some_condition` LIMIT 0, 10
Salin selepas log masuk
Had Pertanyaan Berganda
Walaupun pendekatan ini boleh dipercayai, ia mengalami perkara berikut had:
- Dua pertanyaan: Ia memerlukan dua panggilan pangkalan data berasingan, yang berpotensi menjejaskan prestasi.
- Caching: Caching kiraan boleh mengurangkan membimbangkan prestasi, tetapi ia memperkenalkan kerumitan tambahan.
Alternatif Teknik
Walaupun pertanyaan berganda merupakan teknik yang digunakan secara meluas, ia bukan satu-satunya pilihan untuk penomboran. Berikut ialah kaedah alternatif:
Menggunakan SQL_CALC_FOUND_ROWS dan FOUND_ROWS()
-
Lakukan pertanyaan dengan klausa SQL_CALC_FOUND_ROWS:
SELECT `fields` FROM `table` WHERE `some_condition` ORDER BY `field_name`
Salin selepas log masukLaksanakan PILIH FOUND_ROWS() untuk mendapatkan semula jumlah hasil: -
SELECT FOUND_ROWS()
Salin selepas log masuk
- Prestasi:
- Boleh menjadi lebih perlahan daripada pertanyaan berganda pada jadual besar kerana MySQL yang diketahui pepijat. Pesanan mengikut:
- Memerlukan klausa ORDER BY dalam pertanyaan awal.
Caching jumlah kiraan boleh meningkatkan prestasi dengan ketara untuk kedua-dua pertanyaan berganda dan teknik SQL_CALC_FOUND_ROWS. Dengan menyimpan kiraan dalam pangkalan data atau cache sementara, anda boleh mengelak daripada melaksanakan pertanyaan pengiraan berulang kali.
Memilih Teknik OptimalTeknik penomboran terbaik untuk aplikasi anda bergantung atas pelbagai faktor, termasuk saiz set data, keperluan prestasi dan kehadiran kriteria pengisihan atau penapisan. Pertimbangkan garis panduan berikut:
Untuk set data kecil dan di mana prestasi tidak kritikal, pertanyaan berganda ialah pilihan yang mudah dan boleh dipercayai.- Untuk set data besar yang prestasi penting, caching kiraan boleh meningkatkan pertanyaan berganda dengan ketara.
- Untuk penomboran dengan pengisihan atau penapisan, SQL_CALC_FOUND_ROWS ialah alternatif yang cekap untuk menggandakan bertanya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengoptimumkan Penomboran MySQL Tanpa Membuat Dua Pertanyaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
