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mysql> select SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM tbl_name -> WHERE id > 100 LIMIT 10;
mysql> select FOUND_ROWS();
使用SQL_CALC_FOUND_ROWS能够在查询时为您事先准备好符合where条件的记录数目,然后只要在随后执行一句select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。
这个方法有一个副作用,当使用了SQL_CALC_FOUND_ROWS以后,将不能使用查询缓存、在特殊情况下反而或损失一些性能。
例如,一个文章表,所有文章做了主键ID,并做了CREATE_TIME DESC的索引。这样在执行
SELECT * FROM ARTICLE ORDER BY ID DESC LIMIT 10 或者 CREATE_TIME DESC LIMIT 20 时,数据库引擎可以完全根据索引返回最新文章而不会管你有多少符合的记录,但用了SQL_CALC_FOUND_ROWS后引擎不得不扫描全表以确定全部记录数。
但无论怎样,这个 SQL_CALC_FOUND_ROWS 非常适合where字句异常复杂耗时的情况。在频繁使用查询的应用中,这个方法能够带来1/3的数据库性能提升。
Never, never use SQL_CALC_FOUND_ROWS it’s just equally slow then “SELECT COUNT(*) FROM table”, but you have to do it on every page. The count(*) variant you can cache at last, so you don’t have to do it on every page.
(用SQL_CALC_FOUND_ROWS 每页每次查询都会做Count;用 count(*),则可以自己缓存结果)
And there’s even another way to avoid the count on paging. It’s the way Facebook does paging on some places. Facebook don’t give you the usually list of pages from 1 to n there, were you can click at any page. They just give you the page before, the current page and the next page, if there’s one. On the application side it’s very easy to find out if you have a page before the current, when you are on the second page there’s one before (so no surprise here). But what about the next page if you don’t want to make a count. Easy stuff, let me predict you display 10 items per page, so query 11 items instead of 10 per page. This one extra item will cost you nearly nothing and now you can count the returned rows in your application. If you have more than ten rows you have a next page and you can happily throw number eleven away.
(只显示上下页;程序很容易知道有没有上一页;判断下一页,只需要多查询1条,则可以判断有没有下一条记录了。)
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS wp_posts.ID FROM wp_posts INNER JOIN wp_term_relationships ON (wp_posts.ID = wp_term_relationships.object_id) INNER JOIN wp_term_taxonomy ON (wp_term_relationships.term_taxonomy_id = wp_term_taxonomy.term_taxonomy_id) LEFT JOIN wp_wti_like_post on wp_wti_like_post.post_id=wp_posts.ID WHERE 1=1 AND ( ( post_date_gmt > ’2013-11-08 15:37:48′ ) ) AND ( wp_term_relationships.term_taxonomy_id IN (5) ) AND wp_posts.post_type = ‘post’ AND (wp_posts.post_status = ‘publish’ OR wp_posts.post_status = ‘private’) GROUP BY wp_posts.ID ORDER BY wp_wti_like_post.value DESC,wp_posts.post_date DESC LIMIT 0, 2
这是一段wordpress程序生成的sql语句。。
(原文地址:http://tanteng.sinaapp.com/2013/11/sql_calc_found_rows/)
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ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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