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Optimierung der SQL-Zeilenanzahl: „SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS' vs. „SELECT COUNT(*)' – Was ist schneller?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-12-22 02:33:17311Durchsuche

SQL Row Count Optimization: `SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS` vs. `SELECT COUNT(*)` – Which is Faster?

SQL-Leistungsoptimierung: Vergleich von „SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS...“ und „SELECT COUNT(*)“ für Zeilenanzahlen

In SQL-Datenbank Bei der Optimierung ist die Bestimmung der Gesamtzahl der Datensätze in einer Tabelle für die Paginierung und andere Vorgänge von entscheidender Bedeutung. Zwei gängige Methoden für diese Aufgabe sind „SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS...“ und „SELECT COUNT(*)“.

Methode 1: „SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS...“

Diese Methode verwendet die Option „SQL_CALC_FOUND_ROWS“ in der ersten SELECT-Abfrage, um den Server auf die Rückgabe der gesamten Zeile vorzubereiten zählen. Nach der ersten Abfrage können Sie die Gesamtzahl mit „SELECT FOUND_ROWS()“ abrufen.

Methode 2: „SELECT COUNT(*)“

Alternativ Sie Sie können mit „SELECT COUNT(*)“ eine separate Abfrage ausführen, um die Gesamtzahl der Zeilen direkt zu zählen Tabelle.

Leistungsvergleich

Die optimale Methode zur Bestimmung der Zeilenanzahl hängt von bestimmten Faktoren ab. Laut MySQL Performance Blog variiert die Effizienz von „SQL_CALC_FOUND_ROWS“ je nach Indizes und anderen Konfigurationseinstellungen.

Beobachtungen von Experten

Peter Zaitsev, der Autor des MySQL Performance Blog weist darauf hin, dass „SQL_CALC_FOUND_ROWS“ in den meisten Szenarien im Allgemeinen langsamer ist als die Ausführung zweier separater Abfragen. Viele Kommentatoren des Blogbeitrags weisen außerdem darauf hin, dass „SQL_CALC_FOUND_ROWS“ deutlich langsamer sein kann, sogar um den Faktor 10.

Fazit

Während „SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS...“ " kann in bestimmten Situationen von Vorteil sein, es wird generell empfohlen, für leistungskritische Anwendungen "SELECT COUNT(*)" zu verwenden wo die Minimierung der Ausführungszeit von wesentlicher Bedeutung ist. Es ist jedoch immer ratsam, beide Methoden mit Ihren spezifischen Daten und Konfigurationen zu testen, um den optimalen Ansatz für Ihren Anwendungsfall zu ermitteln.

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