


行数をカウントするための SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS と SELECT COUNT(*) の比較
SQL でデータをページ分割する場合、合計レコードを決定するための 2 つの方法が存在します。カウント: SQL_CALC_FOUND_ROWS および SELECT COUNT(*)。どちらの方法がより高速に実行されますか?
方法 1: SQL_CALC_FOUND_ROWS
この方法では、SQL_CALC_FOUND_ROWS オプションが最初の SELECT ステートメントに追加されます。このステートメントを実行した後、SELECT FOUND_ROWS() を実行して合計行数を取得できます。
方法 2: SELECT COUNT(*)
SQL_CALC_FOUND_ROWS を使用する代わりに、このメソッドは、元のクエリを変更せずに実行します。次に、別のクエリを実行して合計行数を取得します: SELECT COUNT(*) FROM table.
パフォーマンス比較
最適な選択は、次のような特定の要因によって異なります。インデックスとデータベース構成。 MySQL パフォーマンス ブログによると、SQL_CALC_FOUND_ROWS は、個別のクエリを実行する場合と同等から大幅に遅い (最大 10 倍遅い) まで、さまざまなパフォーマンスを示す可能性があります。
推奨
多くユーザーは、方法 2 (2 つのクエリを実行する) の方が一般にパフォーマンスが良いと報告しています。ただし、特定の環境に最適なアプローチを決定するには、代表的なデータセットを使用して両方の方法をベンチマークすることをお勧めします。
以上がSQL ページネーション: `SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS` と `SELECT COUNT(*)` - どちらが速いですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

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mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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