您的位置:知识库 » 数据库

MySQL的SQL_CALC_FOUND_ROWS真的很慢么?

作者: 老王  来源: 老王的技术手册  发布时间: 2010-12-05 16:57  阅读: 15537 次  推荐: 1   原文链接   [收藏]  

  分页程序一般由两条SQL组成:

SELECT COUNT(*) FROM ... WHERE ....
SELECT ... FROM ... WHERE LIMIT ...

  如果使用SQL_CALC_FOUND_ROWS的话,一条SQL就可以了:

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS ... FROM ... WHERE LIMIT ...

  在得到数据后,通过FOUND_ROWS()可以得到不带LIMIT的结果数:

SELECT FOUND_ROWS()

  看上去,似乎SQL_CALC_FOUND_ROWS应该快于COUNT(*),但实际情况并不是这样简单,请看:

  To SQL_CALC_FOUND_ROWS or not to SQL_CALC_FOUND_ROWS?

  用数据说话,证明了COUNT(*)相对SQL_CALC_FOUND_ROWS来说更快。不过我觉得这个结论也不全面,某些情况下,SQL_CALC_FOUND_ROWS更有优势,看我的实验:

  表结构如下:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `foo` (
`a`
int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b`
int(10) unsigned NOT NULL,
`c`
varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE
=MyISAM;

  导入一些测试数据:

for ($i = 0; $i <10000; $i++) {
mysql_query(
"INSERT INTO foo SET b=ROUND(RAND()*10), c=MD5({$i})");
}

  先测试COUNT(*)方式:

$start = microtime(true);
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
mysql_query(
"SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM foo WHERE b = 1");
mysql_query(
"SELECT SQL_NO_CACHE a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10");
}
$end
= microtime(true);
echo $end
- $start;

  结果输出(数据大小视测试机性能而定):0.75777006149292

  再测试SQL_CALC_FOUND_ROWS方式:

$start = microtime(true);
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
mysql_query(
"SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10");
mysql_query(
"SELECT FOUND_ROWS()");
}
$end
= microtime(true);
echo $end
- $start;

  结果输出(数据大小视测试机性能而定):0.6681969165802

  有数据有真相,那为什么我的实验结论和MySQL Performance Blog的结论相悖呢?这是因为在MySQL Performance Blog的实验里,COUNT(*)查询是执行的的Covering Index,而SQL_CALC_FOUND_ROWS是执行的表查询;而在我的实验里,因为我定义了适当的索引,COUNT(*)和SQL_CALC_FOUND_ROWS都是执行的Covering Index,所以结论出现了差异。

  既然使用了Covering Index,就意味着不能再使用SELECT *的形式了,只能使用类似SELECT id这样的形式了,用的列在索引里都能查到,如此说来,我们需要的实际数据从哪来呢?这个很简单,有了主键之后,实际数据可以通过Key/Value形式的缓存获得,这样的架构很常见。

  结论:SQL_CALC_FOUND_ROWS如果执行的是Covering Index的话,是很快的!换个角度看,如果COUNT(*)和SQL_CALC_FOUND_ROWS都只能通过表查询来检索,那么分页时,SQL_CALC_FOUND_ROWS同样会快于COUNT(*),读者可自行测试。

1
0
 
标签:MySQL

数据库热门文章

    数据库最新文章

      最新新闻

        热门新闻