记录mysql性能查询过程的使用方法_PHP教程
一切源于一个实验,请看下面的例子:
表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `foo` (
`a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int(10) unsigned NOT NULL,
`c` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `foo2` (
`a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int(10) unsigned NOT NULL,
`c` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE=MyISAM;
我往两个表中插入了30w的数据(插入的时候性能差别InnoDB比MyISAM慢)
$host = '192.168.100.166';
$dbName = 'test';
$user = 'root';
$password = '';
$db = mysql_connect($host, $user, $password) or die('DB connect failed');
mysql_select_db($dbName, $db);
echo '===================InnoDB=======================' . "\r\n";
$start = microtime(true);
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 1000, 10");
$end = microtime(true);
echo $end - $start . "\r\n";
echo '===================MyISAM=======================' . "\r\n";
$start = microtime(true);
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM foo2 WHERE b = 1 LIMIT 1000, 10");
$end = microtime(true);
echo $end - $start . "\r\n";
返回结果:
一次查询就会差别这么多!!InnoDB和MyISAM,赶紧分析分析为什么。
首先是使用explain来进行查看
确定两边都没有使用index,第二个查询查的rows,并且MyISAM的查询rows还比InnoDB少这么多,反而是查询慢于InnoDB!!这Y的有点奇怪。
没事,还有一个牛掰工具profile
具体使用可以参考:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/show-profile.html
使用方法简单来说:
Mysql > set profiling = 1;
Mysql>show profiles;
Mysql>show profile for query 1;

这个数据中就可以看到MyISAM的Sending data比InnoDB的Sending data费时太多了。查看mysql文档
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/general-thread-states.html
Sending data
The thread is reading and processing rows for a SELECT statement, and sending data to the client. Because operations occurring during this this state tend to perform large amounts of disk access (reads), it is often the longest-running state over the lifetime of a given query.
Sending data是去磁盘中读取select的结果,然后将结果返回给客户端。这个过程会有大量的IO操作。你可以使用show profile cpu for query XX;来进行查看,发现MyISAM的CPU_system比InnnoDB大很多。至此可以得出结论是MyISAM进行表查询(区别仅仅使用索引就可以完成的查询)比InnoDB慢。

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

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;

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

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

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.

Sejak pelancaran ChatGLM-6B pada 14 Mac 2023, model siri GLM telah mendapat perhatian dan pengiktirafan yang meluas. Terutama selepas ChatGLM3-6B menjadi sumber terbuka, pembangun penuh dengan jangkaan untuk model generasi keempat yang dilancarkan oleh Zhipu AI. Jangkaan ini akhirnya telah berpuas hati sepenuhnya dengan keluaran GLM-4-9B. Kelahiran GLM-4-9B Untuk memberikan model kecil (10B dan ke bawah) keupayaan yang lebih berkuasa, pasukan teknikal GLM melancarkan model sumber terbuka siri GLM generasi keempat baharu ini: GLM-4-9B selepas hampir setengah tahun penerokaan. Model ini sangat memampatkan saiz model sambil memastikan ketepatan, dan mempunyai kelajuan inferens yang lebih pantas dan kecekapan yang lebih tinggi. Penerokaan pasukan teknikal GLM tidak

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Dihasilkan oleh tindanan teknologi 51CTO (WeChat ID: blog51cto) Mistral mengeluarkan model kod pertamanya Codestral-22B! Apa yang menggilakan model ini bukan sahaja kerana ia dilatih dalam lebih 80 bahasa pengaturcaraan, termasuk Swift, dll. yang banyak model kod diabaikan. Kelajuan mereka tidak sama. Ia dikehendaki menulis sistem "terbit/langgan" menggunakan bahasa Go. GPT-4o di sini sedang dikeluarkan, dan Codestral menyerahkan kertas dengan pantas sehingga sukar untuk dilihat! Memandangkan model itu baru sahaja dilancarkan, ia masih belum diuji secara terbuka. Tetapi menurut orang yang bertanggungjawab ke atas Mistral, Codestral kini merupakan model kod sumber terbuka yang berprestasi terbaik. Rakan-rakan yang berminat dengan gambar boleh bergerak ke: - Peluk muka: https

PHP menyediakan kaedah berikut untuk memadam data dalam jadual MySQL: DELETE statement: digunakan untuk memadamkan baris keadaan yang sepadan daripada jadual. Pernyataan TRUNCATETABLE: digunakan untuk mengosongkan semua data dalam jadual, termasuk ID yang dinaikkan secara automatik. Kes praktikal: Anda boleh memadamkan pengguna daripada pangkalan data menggunakan borang HTML dan kod PHP. Borang menyerahkan ID pengguna dan kod PHP menggunakan pernyataan DELETE untuk memadam rekod yang sepadan dengan ID daripada jadual pengguna.
