在mysql中 FOUND_ROWS()与COUNT(*)都可以统计记录,如果都一样为什么会有两个这样的函数呢,下面我来介绍SELECT FOUND_ROWS()与COUNT(*)用法区别
SELECT语句中经常可能用LIMIT限制返回行数。有时候可能想要知道如果没有LIMIT会返回多少行,但又不想再执行一次相同语句。那么,在SELECT查询中包含SQL_CALC_FOUND_ROWS选项,然后执行FOUND_ROWS()就可以了:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM tbl_name -> WHERE id > 100 LIMIT 10; mysql> SELECT FOUND_ROWS(); |
COUNT(*) 的稍微不同之处在于,它返回检索行的数目, 不论其是否包含 NULL值。
SELECT 从一个表中检索,而不检索其它的列,并且没有 WHERE子句时, COUNT(*)被优化到最快的返回速度。例如:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT COUNT(*) FROM tablename; |
这个优化仅适用于 MyISAM表, 原因是这些表类型会储存一个函数返回记录的精确数量,而且非常容易访问。对于事务型的存储引擎(InnoDB, BDB), 存储一个精确行数的问题比较多,原因是可能会发生多重事物处理, 而每个都可能会对行数产生影响。
COUNT(DISTINCT expr,[expr...])
返回不同的非NULL值数目。
若找不到匹配的项,则COUNT(DISTINCT)返回 0 。
代码如下 | 复制代码 |
$sql = "select count(*) from t"; $res = mysql_query($sql); $num = mysql_result($res,0); $sql = "select topic,detail from t limit 5"; //***以下我就不写了 ?> |
然而用mysql自带函数found_rows();
也可以快速求出总数PHP代码:
代码如下 | 复制代码 |
$sql = "select sql_calc_found_rows topic,detail from t limit 5"; $sql = "select found_rows()"; $num = mysql_result($res,0); ?> |
这种方法使用时所要注意的问题
引用:
1 必须以select sql_calc_found_rows 开头
2 这时found_rows() 为 没有limite 时的行数
以下为一个演示 希望大家看了更加明白
PHP代码:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> select count(*) from zd_sort2; +----------+ | count(*) | +----------+ | 20 | +----------+ 1 row in set (0.14 sec) mysql> select sql_calc_found_rows st2_id from zd_sort2 limit 3; +--------+ | st2_id | +--------+ | 1 | | 6 | | 12 | +--------+ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> select found_rows(); +--------------+ | found_rows() | +--------------+ | 20 | +--------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> |
FOUND_ROWS()
A SELECT语句可能包括一个 LIMIT 子句,用来限制服务器返回客户端的行数。在有些情况下,需要不用再次运行该语句而得知在没有LIMIT 时到底该语句返回了多少行。为了知道这个行数, 包括在SELECT 语句中选择 SQL_CALC_FOUND_ROWS ,随后调用 FOUND_ROWS() :
mysql>SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM tbl_name
->WHERE id > 100 LIMIT 10;
mysql>SELECT FOUND_ROWS();
第二个 SELECT返回一个数字,指示了在没有LIMIT子句的情况下,第一个SELECT返回了多少行 (若上述的 SELECT语句不包括 SQL_CALC_FOUND_ROWS 选项,则使用LIMIT 和不使用时,FOUND_ROWS() 可能会返回不同的结果)。
通过 FOUND_ROWS()的有效行数是瞬时的,并且不用于越过SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS语句后面的语句。若你需要稍候参阅这个值,那么将其保存:
mysql>SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS * FROM ... ;
mysql>SET @rows = FOUND_ROWS();
假如你正在使用 SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS, MySQL 必须计算出在全部结果集合中有所少行。然而, 这比不用LIMIT而再次运行问询要快,原因是结果集合不需要被送至客户端。
SQL_CALC_FOUND_ROWS 和 FOUND_ROWS() 在当你希望限制一个问询返回的行数时很有用,同时还能不需要再次运行问询而确定全部结果集合中的行数。一个例子就是提供页式显示的Web脚本,该显示包含显示搜索结果其它部分的页的连接。使用FOUND_ROWS() 使你确定剩下的结果需要多少其它的页。
SQL_CALC_FOUND_ROWS 和 FOUND_ROWS() 的应用对于UNION 问询比对于简单SELECT 语句更为复杂,原因是在UNION 中,LIMIT 可能会出现在多个位置。它可能适用于UNION中的个人 SELECT语句,或是总体上 到UNION 结果的全程。
SQL_CALC_FOUND_ROWS对于 UNION的意向是它应该不需要全程LIMIT而返回应返回的行数。SQL_CALC_FOUND_ROWS 和UNION 一同使用的条件是:
- SQL_CALC_FOUND_ROWS 关键词必须出现在UNION的第一个 SELECT中。
- FOUND_ROWS()的值只有在使用 UNION ALL时才是精确的。若使用不带ALL的UNION,则会发生两次删除, 而 FOUND_ROWS() 的指只需近似的。
- 假若UNION 中没有出现 LIMIT ,则SQL_CALC_FOUND_ROWS 被忽略,返回临时表中的创建的用来处理UNION的行数。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。


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