


Bagaimana untuk menilai dan menala prestasi indeks PHP dan MySQL?
Bagaimana untuk menilai dan menala kesan indeks PHP dan MySQL?
Petikan:
Mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data ialah langkah penting apabila membangunkan dan menyelenggara aplikasi PHP dan MySQL. Indeks ialah salah satu cara biasa untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan, jadi adalah penting untuk menilai dan menala kesan indeks PHP dan MySQL. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menilai dan menala kesan indeks PHP dan MySQL, dan memberikan contoh kod khusus.
Nilai kesan indeks:
-
Gunakan pernyataan EXPLAIN
Dalam MySQL, anda boleh menggunakan pernyataan EXPLAIN untuk menganalisis pelan pelaksanaan pernyataan pertanyaan. Ia akan menunjukkan bagaimana pernyataan pertanyaan menggunakan indeks semasa pelaksanaan. Penggunaan khusus adalah seperti berikut:$mysqli = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $query = "SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'"; $result = $mysqli->query('EXPLAIN ' . $query); $row = $result->fetch_assoc(); print_r($row);
Salin selepas log masukDengan melihat hasil output, anda boleh mengetahui sama ada pernyataan pertanyaan menggunakan indeks dan indeks mana yang digunakan.
Semak keunikan indeks
Keunikan indeks adalah metrik penting untuk menilai keberkesanannya. Jika indeksnya tidak unik, keberkesanannya mungkin akan berkurangan. Kod berikut boleh digunakan untuk menyemak keunikan indeks:$mysqli = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $query = "SHOW INDEX FROM table_name"; $result = $mysqli->query($query); $count = 0; while ($row = $result->fetch_assoc()) { if ($row['Non_unique'] == 1) { $count++; } } echo "非唯一索引的数量:" . $count;
Salin selepas log masukDengan mengira bilangan indeks bukan unik, keunikan indeks boleh dinilai pada mulanya.
Kesan indeks penalaan:
Tambah indeks yang sesuai
Kadangkala, pernyataan pertanyaan boleh menyebabkan masalah prestasi kerana kekurangan indeks yang sesuai. Anda boleh menambah indeks dengan menggunakan kod berikut:$mysqli = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $query = "ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name)"; $result = $mysqli->query($query);
Salin selepas log masukGanti table_name dengan nama jadual sebenar, index_name dengan nama indeks tersuai dan column_name dengan nama lajur yang indeksnya perlu ditambah.
Alih keluar indeks yang tidak berguna
Kadangkala, mungkin terdapat beberapa indeks yang lapuk atau tidak berguna dalam pangkalan data, yang membazirkan ruang storan dan menjejaskan prestasi pertanyaan. Indeks yang tidak berguna boleh dipadamkan dengan menggunakan kod berikut:$mysqli = new mysqli('localhost', 'username', 'password', 'database'); $query = "ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name"; $result = $mysqli->query($query);
Salin selepas log masukGanti table_name dengan nama jadual sebenar dan index_name dengan nama indeks yang perlu dipadamkan.
Kesimpulan:
Menilai dan menala kesan indeks PHP dan MySQL adalah bahagian penting dalam mengoptimumkan prestasi pertanyaan pangkalan data. Dengan menggunakan pernyataan EXPLAIN dan menyemak keunikan indeks, anda boleh menilai kesan indeks pada mulanya. Apabila menala, anda boleh meningkatkan prestasi pertanyaan dengan menambah indeks yang sesuai dan mengalih keluar indeks yang tidak berguna. Menilai dan menyesuaikan indeks secara berterusan boleh menjadikan aplikasi kami lebih cekap dan stabil.
(Nota: Contoh kod di atas adalah untuk rujukan sahaja, sila laraskan dan kembangkan mengikut situasi khusus dalam aplikasi sebenar.)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menilai dan menala prestasi indeks PHP dan MySQL?. 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

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



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.

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 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.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

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

Navicat sendiri tidak menyimpan kata laluan pangkalan data, dan hanya boleh mengambil kata laluan yang disulitkan. Penyelesaian: 1. Periksa Pengurus Kata Laluan; 2. Semak fungsi "Ingat Kata Laluan" Navicat; 3. Tetapkan semula kata laluan pangkalan data; 4. Hubungi pentadbir pangkalan data.

Lihat pangkalan data MySQL dengan arahan berikut: Sambungkan ke pelayan: MySQL -U Pengguna Nama -P Kata Laluan Run Show pangkalan data; Perintah untuk mendapatkan semua pangkalan data yang sedia ada Pilih pangkalan data: Gunakan nama pangkalan data; Lihat Jadual: Tunjukkan Jadual; Lihat Struktur Jadual: Huraikan nama jadual; Lihat data: pilih * dari nama jadual;

Klausa SQLLIMIT: Kawal bilangan baris dalam hasil pertanyaan. Klausa had dalam SQL digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan oleh pertanyaan. Ini sangat berguna apabila memproses set data yang besar, paparan paginat dan data ujian, dan dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan berkesan. Sintaks Asas Sintaks: SelectColumn1, Column2, ... FROMTABLE_NAMELIMITNUMBER_OF_ROWS; Number_of_rows: Tentukan bilangan baris yang dikembalikan. Sintaks dengan Offset: SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitoffset, Number_of_rows; Offset: Langkau
