MySQL条件优化一例,不是任何情况下HAVING条件都可以并入WHERE条件,只有在SQL语句中不存在GROUPBY条件或聚集函数的情况下,才能
有朋友试验如下,并提出问题:
把having条件并入where条件
优点:
便于统一、集中化解条件子句,节约多次化解时间。
注意:
不是任何情况下HAVING条件都可以并入WHERE条件,只有在SQL语句中不存在GROUPBY条件或聚集函数的情况下,才能将HAVING条件与WHERE条件的进行合并。
mysql> explain extended select id,genre from movies where id>10 having genre>1000;
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | movies | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 107230 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G;
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `Portal_19`.`movies`.`id` AS `id`,`Portal_19`.`movies`.`genre` AS `genre` from `Portal_19`.`movies` where (`Portal_19`.`movies`.`id` > 10) having (`Portal_19`.`movies`.`genre` > 1000)
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain extended select id,genre from movies where id>10 and genre>1000;
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | movies | ALL | PRIMARY,genre_index | NULL | NULL | NULL | 107230 | 67.72 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show warnings\G;
*************************** 1. row ***************************
Level: Note
Code: 1003
Message: /* select#1 */ select `Portal_19`.`movies`.`id` AS `id`,`Portal_19`.`movies`.`genre` AS `genre` from `Portal_19`.`movies` where ((`Portal_19`.`movies`.`id` > 10) and (`Portal_19`.`movies`.`genre` > 1000))
1 row in set (0.00 sec)
二者的执行顺序都是一样的,但优化后filtered值and小于having。
mysql> select id,genre from movies where id>10 having genre>1000;
......
72187 rows in set (0.36 sec)
mysql> select id,genre from movies where id>10 and genre>1000;
......
72187 rows in set (0.37 sec)
优化后的执行时间比没优化时的执行时间还长0.01s。why?(mysql不支持把having条件并入where条件中去)
---
---答复:
---1 这个时间,并不一定能够作为“精准比较”的依据
---2 “精准比较”的方式,至少是多次求均值
---3 方法1:比较从打开表到获取数据全部过程的均值:循环,,每次都执行“flush table movies” ,然后累计每次查询的时间,之后求求均值
---4 方法2:去掉打开表等过程,只求获取数据的过程均值:先执行一次查询,时间不计。然后循环累计每次查询的时间,之后求求均值
---5 方法3:方法1和方法2可以合并。求“单次打开表+多次查询语句循环的时间=总时间”,然后求均值
---6 本质上,优化前后,都是全表扫描,所以不会有差异。但filtered值不同,这应该是个bug。
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
Ubuntu 14.04下安装MySQL
《MySQL权威指南(原书第2版)》清晰中文扫描版 PDF
Ubuntu 14.04 LTS 安装 LNMP Nginx\PHP5 (PHP-FPM)\MySQL
Ubuntu 14.04下搭建MySQL主从服务器
Ubuntu 12.04 LTS 构建高可用分布式 MySQL 集群
Ubuntu 12.04下源代码安装MySQL5.6以及Python-MySQLdb
MySQL-5.5.38通用二进制安装
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
本文永久更新链接地址:

Atribut asid termasuk atom, konsistensi, pengasingan dan ketahanan, dan merupakan asas reka bentuk pangkalan data. 1. Atomicity memastikan bahawa urus niaga sama ada berjaya atau gagal sepenuhnya. 2. Konsistensi memastikan pangkalan data tetap konsisten sebelum dan selepas transaksi. 3. Pengasingan memastikan bahawa urus niaga tidak mengganggu satu sama lain. 4. Kegigihan memastikan data disimpan secara kekal selepas penyerahan transaksi.

MySQL bukan sahaja sistem pengurusan pangkalan data (DBMS) tetapi juga berkait rapat dengan bahasa pengaturcaraan. 1) Sebagai DBMS, MySQL digunakan untuk menyimpan, menyusun dan mengambil data, dan mengoptimumkan indeks dapat meningkatkan prestasi pertanyaan. 2) Menggabungkan SQL dengan bahasa pengaturcaraan, tertanam dalam Python, menggunakan alat ORM seperti SQLalChemy dapat memudahkan operasi. 3) Pengoptimuman prestasi termasuk pengindeksan, pertanyaan, caching, perpustakaan dan bahagian meja dan pengurusan transaksi.

MySQL menggunakan arahan SQL untuk menguruskan data. 1. Perintah asas termasuk pilih, masukkan, kemas kini dan padam. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan fungsi gabungan, subquery dan agregat. 3. Kesilapan umum termasuk isu sintaks, logik dan prestasi. 4. Petua Pengoptimuman termasuk menggunakan indeks, mengelakkan Pilih* dan menggunakan had.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi yang sesuai untuk menyimpan dan menguruskan data. Kelebihannya termasuk pertanyaan berprestasi tinggi, pemprosesan transaksi fleksibel dan jenis data yang kaya. Dalam aplikasi praktikal, MySQL sering digunakan dalam platform e-dagang, rangkaian sosial dan sistem pengurusan kandungan, tetapi perhatian harus dibayar kepada pengoptimuman prestasi, keselamatan data dan skalabilitas.

Hubungan antara SQL dan MySQL adalah hubungan antara bahasa standard dan pelaksanaan khusus. 1. SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data relasi, membolehkan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian dan pertanyaan. 2.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data tertentu yang menggunakan SQL sebagai bahasa pengendaliannya dan menyediakan penyimpanan dan pengurusan data yang cekap.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB


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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.