优化mysql的limit offset的例子_MySQL
bitsCN.com
经常碰到的一个问题是limit的offset太高,如:limit 100000,20,这样系统会查询100020条,然后把前面的100000条都扔掉,这是开销很大的操作,导致查询很慢。假设所有分页的页面访问频率一样,这样的查询平均扫描表的一半数据。优化的方法,要么限制访问后面的页数,要么提升高偏移的查询效率。
一个简单的优化办法是使用覆盖查询(covering index)查询,然后再跟全行的做join操作。如:
SQL>select * from user_order_info limit 1000000,5;
这条语句就可以优化为:
select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
SQL>explain select * from user_order_info limit 1000000,5;
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | user_order_info | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 23131886 | |
+----+-------------+-----------------+------+---------------+------+---------+------+----------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
SQL>explain extended select * from user_order_info inner join (select pin from user_order_info limit 1000000,5) as lim using(pin);
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY |
| 1 | PRIMARY | user_order_info | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 42 | lim.pin | 1 | 100.00 | |
| 2 | DERIVED | user_order_info | index | NULL | PRIMARY | 42 | NULL | 23131886 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-----------------+--------+---------------+---------+---------+---------+----------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.66 sec)
根据两个explain的对比,可以清晰发现,第一个未使用索引,扫描了23131886行,第二个也扫描了同样的行数,但是使用了索引,效率提高了。这样可以直接使用index得到数据,而不去查询表,当找到需要的数据之后,在与全表join,获得其他的列。

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



Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

Membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MySQL dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah berikut: Sandarkan pangkalan data: Gunakan arahan mysqldump untuk membuang pangkalan data ke dalam fail SQL. Pulihkan pangkalan data: Gunakan arahan mysql untuk memulihkan pangkalan data daripada fail SQL.

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;

Bagaimana untuk memasukkan data ke dalam jadual MySQL? Sambung ke pangkalan data: Gunakan mysqli untuk mewujudkan sambungan ke pangkalan data. Sediakan pertanyaan SQL: Tulis pernyataan INSERT untuk menentukan lajur dan nilai yang akan dimasukkan. Laksanakan pertanyaan: Gunakan kaedah query() untuk melaksanakan pertanyaan sisipan Jika berjaya, mesej pengesahan akan dikeluarkan.

Untuk menggunakan prosedur tersimpan MySQL dalam PHP: Gunakan PDO atau sambungan MySQLi untuk menyambung ke pangkalan data MySQL. Sediakan penyata untuk memanggil prosedur tersimpan. Laksanakan prosedur tersimpan. Proses set keputusan (jika prosedur tersimpan mengembalikan hasil). Tutup sambungan pangkalan data.

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.

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

Pangkalan data Oracle dan MySQL adalah kedua-dua pangkalan data berdasarkan model hubungan, tetapi Oracle lebih unggul dari segi keserasian, skalabiliti, jenis data dan keselamatan manakala MySQL memfokuskan pada kelajuan dan fleksibiliti dan lebih sesuai untuk set data bersaiz kecil. ① Oracle menyediakan pelbagai jenis data, ② menyediakan ciri keselamatan lanjutan, ③ sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan ① MySQL menyokong jenis data NoSQL, ② mempunyai langkah keselamatan yang lebih sedikit, dan ③ sesuai untuk aplikasi bersaiz kecil hingga sederhana.
