我有一个包含超过10,000,000行的数据库。现在查询它可能需要几秒钟才能找到一些基本信息。这不是可取的，我知道最好的优化方法是尽可能减少行数，但现在我没有时间这样做。优化MySQL的最简单方法是什么？数据库以便在查询时花费的时间很短？我不介意数据库的大小，这并不重要，所以任何增加大小的优化都可以。我不太擅长优化，现在我已经设置了索引，但我不确定我能从那里得到多少。我最终会适本地缩减数据库，但是有没有快速的临时解决方案？ 最佳答案 除了已经建议的索引之外，如果它们很大，您可能还需要查看分区表。PartitioninginMySQL
我正在从传统的mysql_query()参数化查询切换到PDO以利用它的安全优势，我有几个问题。首先，就magic_quotes而言，是否需要做任何事情？这个web应用程序将安装在不同配置的系统上，有些系统(不幸的是)会打开它们，而另一些则会关闭。以前我正在对addslashes()执行整个if语句，当它关闭输入数据时......需要像这样的PDO查询来完成什么:$dbh=newPDO("mysql:host=$db_server;dbname=$db_database",$db_username,$db_password);$sth=$dbh->prepare("SELECT*FRO
我的数据库中有一个Book(60,000本书)和author(37,000个作者)表。一本书可能由多个作者撰写。所以book表在book表的author_id列中有逗号分隔的author_ids书tablebook_master_idbook_nameauthor_id1Book122,232Book2233Book3244Book423,24作者表author_idauthor_name22Jim23Roger24Andrew现在，如果我想要结果作为作者姓名，并按照成书数量的降序排列。即Roger(3)Andrew(2)Jim(1)Mysql查询应该是什么？？？请告诉我步骤。还要考虑
define('DB_HOST','localhost');define('DB_USER','******');define('DB_PASSWORD','************');define('DB_NAME','***********');$dbc=mysqli_connect(DB_HOST,DB_USER,DB_PASSWORD,DB_NAME);classUser{functioncheckUser($uid,$oauth_provider,$username,$email,$twitter_otoken,$twitter_otoken_secret){$query=
最近开始学习PHP，发现常用的连接数据库的方式是://createconnectiontodatabase$connection=mysql_connect("localhost","root","password")//Selectdatabase$db_select=mysql_select_db("myDB",$connection);//andfinallythequery..$result=mysql_query("SELECT*FROMtable",$connection);现在我的问题是，为什么我们必须在第三步使用$connection？!因为我们正在使用“myDB”数据
我有一个包含大量记录的数据库，我想找到没有存储用户项的用户:select`name`from`users`where`ID`notin(selectdistinct`userID`from`userItem`)这个查询在被MySQL服务器中断之前甚至不会完成执行。这里是否存在我不知道的巨大低效率？userItem中有200,000条记录，users中有14,000条记录。查询解释的结果:1PRIMARYusersALLNULLNULLNULLNULL13369Usingwhere2DEPENDENTSUBQUERYuserItemindexNULLuserID8NULL189861Us
INSERTINTOPeople(Track_id_Reference)SELECTtrack_idFROMTracksWHEREtrack_titleIN(SELECTtracktitleFROMtop100WHEREartistIN(SELECTp.People_name,t.artistFROMPeopleASpRIGHTJOINtop100AStONp.People_name=t.artistUNIONDISTINCTSELECTp.People_name,t.artistFROMPeopleASpLEFTJOINtop100AStONp.People_name=t.artis
我在一个旧的mysql数据库上运行查询，许多查询花费的时间比它们应该花费的时间要长得多。例如这个，ad_vehicle有60000行，id_ad_link有25000SELECT*FROMautotalk_identicar_old.ad_vehicleleftjoinautotalk_identicar_old.id_ad_linkonautotalk_identicar_old.ad_vehicle.vehiclekey=autotalk_identicar_old.id_ad_link.rbvehiclekey;持续时间为2.323秒，在点击执行后12分钟仍进行提取(使用mysq
我正在处理一个数据库，它是一个相当大的数据库，有13亿行和大约35列。这是我在检查表的状态后得到的:Name:TableNameEngine:InnoDBVersion:10Row_format:CompactRows:12853961Avg_row_length:572Data_length:7353663488Max_data_length:0Index_length:5877268480Data_free:0Auto_increment:12933138Create_time:41271.0312615741Update_time:NULLCheck_time:NULLColla
我有以下两段代码:首先，在SQL中:self.cursor.execute('SELECTapple_idFROMmain_catalogWHEREapple_id=%s',apple_id)ifself.cursor.fetchone():print'##'接下来，在Django中:ifCatalog.objects.filter(apple_id=apple_id).exists():print'>>>'在100k条目的循环中，第一种方式比第二种方式快4倍。是什么导致Django如此慢？ 最佳答案 通常ORM会为每一行实例化一个
