提高MySQL数据库查询效率的几个技巧[php程序员必看]
MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试.
l
使用statement进行绑定查询
使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接查询.因此可以很好的提高查询的效率. 这个方法适合于查询条件固定但查询非常频繁的场合.
使用方法是:
绑定, 创建一个MYSQL_STMT变量,与对应的查询字符串绑定,字符串中的问号代表要传入的变量,每个问号都必须指定一个变量.
查询, 输入每个指定的变量, 传入MYSQL_STMT变量用可用的连接句柄执行.
代码如下:
//1.绑定
bool CDBManager::BindInsertStmt(MYSQL * connecthandle)
{
//作插入操作的绑定
MYSQL_BIND insertbind[FEILD_NUM];
if(m_stInsertParam == NULL)
m_stInsertParam = new CHostCacheTable;
m_stInsertStmt = mysql_stmt_init(connecthandle);
//构建绑定字符串
char insertSQL[SQL_LENGTH];
strcpy(insertSQL, "insert into HostCache(SessionID, ChannelID, ISPType, "
"ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort) "
"values(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)");
mysql_stmt_prepare(m_stInsertStmt, insertSQL, strlen(insertSQL));
int param_count= mysql_stmt_param_count(m_stInsertStmt);
if(param_count != FEILD_NUM)
return false;
//填充bind结构数组, m_sInsertParam是这个statement关联的结构变量
memset(insertbind, 0, sizeof(insertbind));
insertbind[0].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[0].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[0].buffer = (char *)m_stInsertParam->sessionid;
insertbind[0].is_null = 0;
insertbind[0].length = 0;
insertbind[1].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[1].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[1].buffer = (char *)m_stInsertParam->channelid;
insertbind[1].is_null = 0;
insertbind[1].length = 0;
insertbind[2].buffer_type = MYSQL_TYPE_TINY;
insertbind[2].buffer = (char *)&m_stInsertParam->ISPtype;
insertbind[2].is_null = 0;
insertbind[2].length = 0;
insertbind[3].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[3].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalIP;
insertbind[3].is_null = 0;
insertbind[3].length = 0;
insertbind[4].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[4].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalPort;
insertbind[4].is_null = 0;
insertbind[4].length = 0;
insertbind[5].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[5].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalIP;
insertbind[5].is_null = 0;
insertbind[5].length = 0;
insertbind[6].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[6].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalPort;
insertbind[6].is_null = 0;
insertbind[6].is_null = 0;
//绑定
if (mysql_stmt_bind_param(m_stInsertStmt, insertbind))
return false;
return true;
}
//2.查询
bool CDBManager::InsertHostCache2(MYSQL * connecthandle, char * sessionid, char * channelid, int ISPtype,
unsigned int eIP, unsigned short eport, unsigned int iIP, unsigned short iport)
{
//填充结构变量m_sInsertParam
strcpy(m_stInsertParam->sessionid, sessionid);
strcpy(m_stInsertParam->channelid, channelid);
m_stInsertParam->ISPtype = ISPtype;
m_stInsertParam->externalIP = eIP;
m_stInsertParam->externalPort = eport;
m_stInsertParam->internalIP = iIP;
m_stInsertParam->internalPort = iport;
//执行statement,性能瓶颈处
if(mysql_stmt_execute(m_stInsertStmt))
return false;
return true;
}
l
随机的获取记录
在某些数据库的应用中, 我们并不是要获取所有的满足条件的记录,而只是要随机挑选出满足条件的记录. 这种情况常见于数据业务的统计分析,从大容量数据库中获取小量的数据的场合.
有两种方法可以做到
1. 常规方法,首先查询出所有满足条件的记录,然后随机的挑选出部分记录.这种方法在满足条件的记录数很多时效果不理想.
2. 使用limit语法,先获取满足条件的记录条数, 然后在sql查询语句中加入limit来限制只查询满足要求的一段记录. 这种方法虽然要查询两次,但是在数据量大时反而比较高效.
示例代码如下:
//1.常规的方法
//性能瓶颈,10万条记录时,执行查询140ms, 获取结果集500ms,其余可忽略
int CDBManager::QueryHostCache(MYSQL* connecthandle, char * channelid, int ISPtype, CDBManager::CHostCacheTable * &hostcache)
{
char selectSQL[SQL_LENGTH];
memset(selectSQL, 0, sizeof(selectSQL));
sprintf(selectSQL,"select * from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d", channelid, ISPtype);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
//获取结果集
m_pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!m_pResultSet) //获取结果集出错
return 0;
int iAllNumRows = (int)(mysql_num_rows(m_pResultSet)); /// //计算待返回的结果数
int iReturnNumRows = (iAllNumRows if(iReturnNumRows {
//获取逐条记录
for(int i = 0; i
//获取逐个字段
m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache.sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache.channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache.ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache.externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache.externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache.internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache.internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
else
{
//随机的挑选指定条记录返回
int iRemainder = iAllNumRows%iReturnNumRows; /// int iQuotient = iAllNumRows/iReturnNumRows; /// int iStartIndex = rand()%(iRemainder + 1); ///
//获取逐条记录
for(int iSelectedIndex = 0; iSelectedIndex {
mysql_data_seek(m_pResultSet, iStartIndex + iQuotient * iSelectedIndex);
m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
//释放结果集内容
mysql_free_result(m_pResultSet);
return iReturnNumRows;
}
//2.使用limit版
int CDBManager::QueryHostCache(MYSQL * connecthandle, char * channelid, unsigned int myexternalip, int ISPtype, CHostCacheTable * hostcache)
{
//首先获取满足结果的记录条数,再使用limit随机选择指定条记录返回
MYSQL_ROW row;
MYSQL_RES * pResultSet;
char selectSQL[SQL_LENGTH];
memset(selectSQL, 0, sizeof(selectSQL));
sprintf(selectSQL,"select count(*) from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d", channelid, ISPtype);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
row = mysql_fetch_row(pResultSet);
int iAllNumRows = atoi(row[0]);
mysql_free_result(pResultSet);
//计算待取记录的上下范围
int iLimitLower = (iAllNumRows 0:(rand()%(iAllNumRows - RETURN_QUERY_HOST_NUM));
int iLimitUpper = (iAllNumRows iAllNumRows:(iLimitLower + RETURN_QUERY_HOST_NUM);
//计算待返回的结果数
int iReturnNumRows = (iAllNumRows iAllNumRows:RETURN_QUERY_HOST_NUM;
//使用limit作查询
sprintf(selectSQL,"select SessionID, ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort "
"from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d limit %d, %d"
, channelid, ISPtype, iLimitLower, iLimitUpper);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
//获取逐条记录
for(int i = 0; i
//获取逐个字段
row = mysql_fetch_row(pResultSet);
if(row[0] != NULL)
strcpy(hostcache.sessionid, row[0]);
if(row[1] != NULL)
hostcache.externalIP = atoi(row[1]);
if(row[2] != NULL)
hostcache.externalPort = atoi(row[2]);
if(row[3] != NULL)
hostcache.internalIP = atoi(row[3]);
if(row[4] != NULL)
hostcache.internalPort = atoi(row[4]);
}
//释放结果集内容
mysql_free_result(pResultSet);
return iReturnNumRows;
}
l
使用连接池管理连接.
在有大量节点访问的数据库设计中,经常要使用到连接池来管理所有的连接.
一般方法是:建立两个连接句柄队列,空闲的等待使用的队列和正在使用的队列.
当要查询时先从空闲队列中获取一个句柄,插入到正在使用的队列,再用这个句柄做数据库操作,完毕后一定要从使用队列中删除,再插入到空闲队列.
设计代码如下:
//定义句柄队列
typedef std::list
typedef std::list
//连接数据库的参数结构
class CDBParameter
{
public:
char *host; /// char *user; /// char *password; /// char *database; /// unsigned int port; /// const char *unix_socket; /// unsigned int client_flag; ///};
//创建两个队列
CONNECTION_HANDLE_LIST m_lsBusyList; ///CONNECTION_HANDLE_LIST m_lsIdleList; ///
//所有的连接句柄先连上数据库,加入到空闲队列中,等待使用.
bool CDBManager::Connect(char * host /* = "localhost" */, char * user /* = "chenmin" */,
char * password /* = "chenmin" */, char * database /* = "HostCache" */)
{
CDBParameter * lpDBParam = new CDBParameter();
lpDBParam->host = host;
lpDBParam->user = user;
lpDBParam->password = password;
lpDBParam->database = database;
lpDBParam->port = 0;
lpDBParam->unix_socket = NULL;
lpDBParam->client_flag = 0;
try
{
//连接
for(int index = 0; index {
MYSQL * pConnectHandle = mysql_init((MYSQL*) 0); //初始化连接句柄
if(!mysql_real_connect(pConnectHandle, lpDBParam->host, lpDBParam->user, lpDBParam->password,
lpDBParam->database,lpDBParam->port,lpDBParam->unix_socket,lpDBParam->client_fla))
return false;
//加入到空闲队列中
m_lsIdleList.push_back(pConnectHandle);
}
}
catch(...)
{
return false;
}
return true;
}
//提取一个空闲句柄供使用
MYSQL * CDBManager::GetIdleConnectHandle()
{
MYSQL * pConnectHandle = NULL;
m_ListMutex.acquire();
if(m_lsIdleList.size())
{
pConnectHandle = m_lsIdleList.front();
m_lsIdleList.pop_front();
m_lsBusyList.push_back(pConnectHandle);
}
else //特殊情况,闲队列中为空,返回为空
{
pConnectHandle = 0;
}
m_ListMutex.release();
return pConnectHandle;
}
//从使用队列中释放一个使用完毕的句柄,插入到空闲队列
void CDBManager::SetIdleConnectHandle(MYSQL * connecthandle)
{
m_ListMutex.acquire();
m_lsBusyList.remove(connecthandle);
m_lsIdleList.push_back(connecthandle);
m_ListMutex.release();
}
//使用示例,首先获取空闲句柄,利用这个句柄做真正的操作,然后再插回到空闲队列
bool CDBManager::DeleteHostCacheBySessionID(char * sessionid)
{
MYSQL * pConnectHandle = GetIdleConnectHandle();
if(!pConnectHandle)
return 0;
bool bRet = DeleteHostCacheBySessionID(pConnectHandle, sessionid);
SetIdleConnectHandle(pConnectHandle);
return bRet;
}
//传入空闲的句柄,做真正的删除操作
bool CDBManager::DeleteHostCacheBySessionID(MYSQL * connecthandle, char * sessionid)
{
char deleteSQL[SQL_LENGTH];
memset(deleteSQL, 0, sizeof(deleteSQL));
sprintf(deleteSQL,"delete from HostCache where SessionID = '%s'", sessionid);
if(mysql_query(connecthandle,deleteSQL) != 0) //删除
return false;
return true;
}

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



Sebab utama mengapa anda tidak boleh log masuk ke MySQL sebagai akar adalah masalah kebenaran, ralat fail konfigurasi, kata laluan tidak konsisten, masalah fail soket, atau pemintasan firewall. Penyelesaiannya termasuk: periksa sama ada parameter pengikat di dalam fail konfigurasi dikonfigurasi dengan betul. Semak sama ada kebenaran pengguna root telah diubahsuai atau dipadam dan ditetapkan semula. Sahkan bahawa kata laluan adalah tepat, termasuk kes dan aksara khas. Semak tetapan dan laluan kebenaran fail soket. Semak bahawa firewall menyekat sambungan ke pelayan MySQL.

Apabila MySQL mengubahsuai struktur jadual, kunci metadata biasanya digunakan, yang boleh menyebabkan jadual dikunci. Untuk mengurangkan kesan kunci, langkah -langkah berikut boleh diambil: 1. Simpan jadual yang tersedia dengan DDL dalam talian; 2. Melakukan pengubahsuaian kompleks dalam kelompok; 3. Beroperasi semasa tempoh kecil atau luar puncak; 4. Gunakan alat PT-OSC untuk mencapai kawalan yang lebih baik.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

MySQL boleh mengendalikan pelbagai sambungan serentak dan menggunakan multi-threading/multi-pemprosesan untuk menetapkan persekitaran pelaksanaan bebas kepada setiap permintaan pelanggan untuk memastikan bahawa mereka tidak terganggu. Walau bagaimanapun, bilangan sambungan serentak dipengaruhi oleh sumber sistem, konfigurasi MySQL, prestasi pertanyaan, enjin penyimpanan dan persekitaran rangkaian. Pengoptimuman memerlukan pertimbangan banyak faktor seperti tahap kod (menulis SQL yang cekap), tahap konfigurasi (menyesuaikan max_connections), tahap perkakasan (meningkatkan konfigurasi pelayan).

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL tidak boleh berjalan secara langsung di Android, tetapi ia boleh dilaksanakan secara tidak langsung dengan menggunakan kaedah berikut: menggunakan pangkalan data ringan SQLite, yang dibina di atas sistem Android, tidak memerlukan pelayan yang berasingan, dan mempunyai penggunaan sumber kecil, yang sangat sesuai untuk aplikasi peranti mudah alih. Sambungkan jauh ke pelayan MySQL dan sambungkan ke pangkalan data MySQL pada pelayan jauh melalui rangkaian untuk membaca dan menulis data, tetapi terdapat kelemahan seperti kebergantungan rangkaian yang kuat, isu keselamatan dan kos pelayan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
