


Précautions pour les requêtes conditionnelles MySQL et les requêtes de pagination sous des millions de données
Dans la continuité de la section précédente "Problème de pagination MySQL avec des millions de données", nous ajoutons les conditions de requête :
select id from news where cate = 1 order by id desc limit 500000 ,10 查询时间 20 秒
Quelle vitesse terrifiante ! ! Utilisez les connaissances de la première section « Introduction à l'environnement de test de données MySQL pour des millions de données » pour optimiser :
select * from news where cate = 1 and id > (select id from news where cate = 1 order by id desc limit 500000,1 ) order by id desc limit 0,10 查询时间 15 秒
L'effet d'optimisation n'est pas évident, et l'impact du les conditions sont toujours aussi bonnes ! Dans de telles circonstances, quelle que soit la manière dont nous optimisons l'instruction SQL, nous ne pouvons pas résoudre le problème de l'efficacité opérationnelle. Changeons donc d'idée : créons une table d'index pour enregistrer uniquement les informations d'identification et de classification de l'article. Nous divisons le vaste champ du contenu de l'article.
表 news2 [ 文章表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ] ------------------------------------------------- idint11主键自动增加 cateint11索引
Synchronisez les deux tables lors de l'écriture des données. Pour la requête, vous pouvez utiliser news2 pour effectuer une requête conditionnelle :
select * from news where cate = 1 and id > (select id from news2 where cate = 1 order by id desc limit 500000,1 ) order by id desc limit 0,10
Notez que la condition id > .Faites un tableau !
Durée de fonctionnement 1,23 secondes, on constate que le temps de fonctionnement est réduit de près de 20 fois ! ! Lorsque les données avoisinent les 100 000, le temps de requête peut être maintenu aux alentours de 0,5 seconde, soit une valeur se rapprochant progressivement de ce que l'on peut tolérer !
Mais 1 seconde reste une valeur inacceptable pour le serveur ! ! Y a-t-il autre chose qui peut être optimisé ? ? Nous avons essayé un grand changement :
Changement du moteur de stockage de news2 en innodb, et les résultats ont été incroyables !
select * from news where cate = 1 and id > (select id from news2 where cate = 1 order by id desc limit 500000,1 ) order by id desc limit 0,10
Cela ne prend que 0,2 seconde, ce qui est très rapide. Pourquoi y a-t-il une si grande différence ? Veuillez regarder l'article suivant pour une explication détaillée du moteur de stockage MySQL.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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MySQL prend en charge les contraintes de contrôle pour forcer l'intégrité du domaine, efficace à partir de la version 8.0.16; 1. Ajoutez des contraintes lors de la création d'un tableau: utilisez crééTable pour définir les conditions de contrôle, telles que l'âge ≥ 18, salaire> 0, valeurs limites du département; 2. Modifiez le tableau pour ajouter des contraintes: utilisez alterTableAddConstraint pour limiter les valeurs de champ, telles que le nom non vide; 3. Utiliser des conditions complexes: Prise en charge la logique et les expressions multi-colonnes, telles que la date de fin ≥ Date et l'état d'achèvement doivent avoir une date de fin; 4. Supprimer les contraintes: utilisez alterTabledRopConstraint pour spécifier le nom à supprimer; 5. Remarques: MySQL8.0.16, Innodb ou Myisam doit être cité

Lorsque vous traitez avec de grandes tables, les performances MySQL et la maintenabilité sont confrontées à des défis, et il est nécessaire de commencer à partir de la conception structurelle, de l'optimisation des index, de la stratégie de sous-table de tableau, etc. 1. Concevoir raisonnablement les clés et les index primaires: il est recommandé d'utiliser des entiers auto-incrémentés comme clés principales pour réduire les scintillement de pages; Utiliser les index de superposition pour améliorer l'efficacité de la requête; Analyser régulièrement les journaux de requête lents et supprimer les index non valides. 2. Utilisation rationnelle des tables de partition: partition en fonction de la plage de temps et d'autres stratégies pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance, mais l'attention devrait être accordée aux problèmes de partitionnement et de coupe. 3. Envisagez de lire et d'écrire la séparation et la séparation des bibliothèques: la séparation de lecture et d'écriture atténue la pression sur la bibliothèque principale. La séparation de la bibliothèque et la séparation des tableaux conviennent aux scénarios avec une grande quantité de données. Il est recommandé d'utiliser des middleware et d'évaluer les problèmes de requête des transactions et des magasins croisés. La planification précoce et l'optimisation continue sont la clé.

Useamany-to-gyrelateeshipswithajunctiontabletolinkitemsandtagsviathreetables: éléments, tags, anditem_tags.2.whenaddingtags, checkforexistingtagsinthetagstable, insertifnecessary, thencreatemappingsinitem_tagsusingtransactionsforcencence..

Les méthodes de base pour réaliser le suivi des liens sanguins de données MySQL incluent: 1. Utilisez le binlog pour enregistrer la source de changement de données, activer et analyser le binlog et tracer des actions commerciales spécifiques en combinaison avec le contexte de la couche d'application; 2. Injecter les liens de sang dans le processus ETL et enregistrer la relation de mappage entre la source et la cible lors de la synchronisation de l'outil; 3. Ajouter des commentaires et des balises de métadonnées aux données, expliquez la source de champ lors de la construction du tableau et connectez-vous au système de gestion des métadonnées pour former une carte visuelle; 4. Faites attention à la cohérence de la clé primaire, évitez une dépendance excessive à l'égard de l'analyse SQL, des changements de modèle de données de contrôle de version et vérifiez régulièrement les données de liens sanguins pour assurer le suivi précis et fiable des liens de sang.

Vérifiez si le service MySQL est en cours d'exécution, utilisez SudosystemctlStatusMysQL pour confirmer et démarrer; 2. Assurez-vous que Bind-Address est défini sur 0,0.0.0 pour permettre les connexions distantes et redémarrer le service; 3. Vérifiez si le port 3306 est ouvert, vérifiez et configurez les règles de pare-feu pour permettre le port; 4. Pour l'erreur "AccessEnedy", vous devez vérifier le nom d'utilisateur, le mot de passe et le nom d'hôte, puis vous connecter à MySQL et interroger la table MySQL.User pour confirmer les autorisations. Si nécessaire, créez ou mettez à jour l'utilisateur et autorisez-le, comme l'utilisation de «votre_user» @ «%»; 5. Si l'authentification est perdue à cause de Caching_Sha2_Password

DeleterMovesspecificorAllRows, KeepSableStructure, permet de faire des effectifs et de surgurer de manière

Pour afficher toutes les bases de données dans MySQL, vous devez utiliser la commande showDatabases; 1. Après être connecté au serveur MySQL, vous pouvez exécuter les showDatabases; Commande pour répertorier toutes les bases de données auxquelles l'utilisateur actuel a la permission d'accéder; 2. 3. Vous pouvez également interroger et filtrer la base de données via selectSchema_namefrominformation_schema.schemata; Par exemple, l'exclusion de la base de données système pour afficher uniquement la base de données créée par les utilisateurs; Assurez-vous d'utiliser

CheckCompatibilitéwithos, Applications et Features; 2.BackupallData, Configs, andlogs; 3.ChooseupgradeMethod (PackageManager, MySQLinstaller, Ormanual); 4.Runpost-upgradeCkEckSandtests; 5.ResolvessueslikEuthenticationpluginsordepreatedOptions.
