


Ermitteln Sie effizient die Gesamtzahl der Zeilen vor LIMIT in der PostgreSQL-Abfrage
Das Paging von Datenbankdaten erfordert normalerweise die Bestimmung der Gesamtzahl der Seiten, um die Paging-Steuerung darzustellen. Normalerweise erfordert dies die Ausführung zweier separater Abfragen: eine mit COUNT(), um die Gesamtsumme zu erhalten, und eine andere mit LIMIT, um die Daten der aktuellen Seite abzurufen.
Diese Methode ist ineffizient. Glücklicherweise gibt es in PostgreSQL eine bessere Möglichkeit, die Gesamtsumme zu ermitteln, bevor LIMIT angewendet wird: Verwenden Sie Fensterfunktionen.
SQL-Fensterfunktionen
Die in PostgreSQL 8.4 eingeführten Fensterfunktionen ermöglichen es uns, Berechnungen an einem durch ein „Fenster“ definierten Datensatz durchzuführen. Durch Angabe eines geeigneten Fensters können wir die Gesamtsumme abrufen, ohne die LIMIT-Operation zu beeinträchtigen.
Bedenken Sie die folgende Abfrage:
SELECT foo, COUNT(*) OVER() AS full_count FROM bar WHERE <some condition=""> ORDER BY <some col=""> LIMIT <pagesize> OFFSET <offset>;
Hier gibt full_count
die Gesamtzahl der Zeilen an, bevor LIMIT angewendet wird.
Hinweis: Die Verwendung von Fensterfunktionen auf diese Weise kann rechenintensiv sein als der herkömmliche Ansatz mit zwei Abfragen. Dies liegt daran, dass alle Zeilen unabhängig von den Paging-Parametern gezählt werden müssen.
Alternative Methode für Gesamtzahl
In manchen Fällen ist es nicht erforderlich, den Gesamtbetrag vor LIMIT zu ermitteln. Eine Alternative ist:
- Führen Sie die Abfrage mit LIMIT und OFFSET aus.
- Verwenden Sie eine Client-Funktion, um die Anzahl der betroffenen Zeilen zu zählen (z. B. GET DIAGNOSTICS in PL/pgSQL oder pg_num_rows in PHP).
Andere Überlegungen
- Die Reihenfolge der Ereignisse in SQL-Abfragen wirkt sich auf die Leistung aus. LIMIT- und OFFSET-Operationen werden nach dem Filtern, Gruppieren und anderen Operationen angewendet.
- Die Verwendung von LIMIT und OFFSET bei großen Tabellen ist ineffizient. Erwägen Sie die Verwendung anderer Methoden für eine bessere Leistung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die Gesamtzahl der Zeilen effizient ermitteln, bevor ich LIMIT in PostgreSQL-Abfragen anwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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