Связь с базами данных MySQL

12.07.2019

Как оптимизировать MySQL запросы?

Для обычного, не особо посещаемого сайта, нет большой разницы, оптимизированы MySQL запросы к базе или нет. А вот для рабочих серверов под большой нагрузкой разница между правильным и неправильным SQL является огромной, и во время выполнения они могут значительно влиять на поведение и надежность сервисов. В этой статье я рассмотрю, как писать быстрые запросы и факторы, делающие их медленными.

Почему MySQL?

Сегодня идет много разговоров о Dig Data и других новых технологиях. NoSQL и облачные решения это супер, но много популярного софта (такого как WordPress, phpBB, Drupal) до сих пор работает на MySQL. Миграция на новейшие решения может вылиться не только в изменении конфигурации на серверах. К тому же, эффективность MySQL до сих пор на уровне, особенно версия Percona.

Не делайте распространенную ошибку, выбрасывая все больше и больше железа на решение проблемы медленных запросов и высокой нагрузки серверов - лучше обратиться к истокам проблем. Увеличение мощности процессоров и жестких дисков и добавление оперативной памяти это также определенный вид оптимизации, однако, это не то, о чем мы будем говорить в данной статье. Также, оптимизируя сайт и решая проблему железом, нагрузка будет расти только в геометрической прогрессии. Поэтому это лишь краткосрочное решение.

Хорошее понимание SQL это важнейший инструмент для веб-разработчика, именно он позволит эффективно оптимизировать и использовать реляционные базы данных. В этой статье мы сфокусируемся на популярной открытой базе данных, часто используется в связке с PHP, и это MySQL.

Для кого эта статья?

Для веб-разработчиков, архитекторов и разработчиков баз данных и системных администраторов, хорошо знакомых с MySQL. Если раньше вы не использовали MySQL, эта статья может не принести вам пользы, но я все равно буду стараться быть как можно более информативным и полезным даже для новичков в MySQL.

Сначала бэкап

Я рекомендую делать следующие шаги на базе MySQL, с которой вы работаете, однако не забудьте сделать резервную копию. Если у вас нет базы данных, с которой вы можете работать, я буду предоставлять примеры для создания собственной базы данных, где это будет уместно.

Делать бэкапы MySQL просто, используя утилиту mysqldump:

$ mysqldump myTab > myTab-backup.sql Вы можете узнать больше о mysqldump .

Что делает запрос медленным?

Вот общий список факторов, влияющих на скорость выполнения запросов и нагрузки сервера:

индексы таблиц;
условие WHERE(и использования внутренних функций MySQL, например, таких как IF или DATE);
сортировка по ORDER BY;
частое повторение одинаковых запросов;
тип механизма хранения данных (InnoDB, MyISAM, Memory, Blackhole);
не использование версии Percona;
конфигурации сервера (my.cnf / my.ini);
большие выдачи данных (более 1000 строк);
нестойкое соединение;
распределенная или кластерная конфигурация;
слабое проектирование таблиц.

Далее мы обратимся ко всем этим проблемам. Также, установите Percona , если вы еще не используете эту встроенную замену стандартному MySQL - это придаст сильное увеличение мощности базы данных.

Что такое индексы?

Индексы используются в MySQL для поиска строк с указанными значениями колонок, например, с командой WHERE. Без индексов, MySQL должна, начиная с первой строки, прочитать всю таблицу в поисках релевантных значений. Чем больше таблица, тем больше затрат.

Если таблица имеет индексы на колонках, которые будут использованы в запросе, MySQL быстро найдет расположения необходимой информации без просмотра всей таблицы. Это гораздо быстрее, чем последовательный поиск в каждой строке.

Нестойкое соединение?

Когда ваше приложение подключается к базе данных и настроено устойчивое соединение, оно будет использоваться каждый раз без надобности каждый раз открывать новое соединение. Это оптимальное решение для рабочей среды.

Уменьшаем частое повторение одинаковых запросов

Наиболее быстрый и эффективный способ, который я нашел для этого - это создание хранилища запросов и результатов их выполнения с помощью Memcached или Redis. С Memcache вы можете легко положить в кэш результат выполнения вашего запроса, например, следующим образом:

connect("localhost",11211); $cacheResult = $cache->get("key-name"); if($cacheResult){ //не нуждаемся в запросе $result = $cacheResult; } else { //запускаем ваш запрос $mysqli = mysqli("p:localhost","username","password","table"); //добавляйте p: для договременного хранения $sql = "SELECT * FROM posts LEFT JOIN userInfo using (UID) WHERE posts.post_type = "post" || posts.post_type = "article" ORDER BY column LIMIT 50"; $result = $mysqli->query($sql); $memc->set("key-name", $result->fetch_array(), MEMCACHE_COMPRESSED,86400); } //Пароль $cacheResult в шаблон $template->assign("posts", $cacheResult); ?> Теперь тяжелый запрос, использующий LEFT JOIN, будет выполняться только раз за каждые 86 400 секунд (то есть раз в сутки), что значительно уменьшит нагрузку MySQL сервера, оставив ресурсы для других соединений.

Примечание: Допишите p: в начале аргумента хоста MySQLi для создания постоянного соединения.

Распределенная или кластерная конфигурация

Когда данных становится все больше, и скорость вашего сервиса идет под уклон, паника может овладеть вами. Быстрым решением может стать распределения ресурсов (sharding). Однако я не рекомендую делать это, если вы не обладаете хорошим опытом, поскольку распределение по своей сути делает структуры данных сложнейшими.

Слабое проектирование таблиц

Создание схем баз данных не является сложной работой, если следовать таким золотым правилам, как работа с ограничениями и знание того, что будет эффективным. Например, хранение изображений в ячейках типа BLOB очень смущает - лучше храните путь к файлу в ячейке VARCHAR, это является гораздо лучшим решением.

Обеспечение правильного проектирования для нужного использования является первостепенным в создании вашего приложения. Храните различные данные в различных таблицах (например, категории и статьи) и убедитесь, что отношения к другу (many to one) и один ко многим (one to many) могут быть легко связаны с идентификаторами (ID). Использование FOREIGN KEY в MySQL идеально подходит для хранения каскадных данных в таблицах.

При создании таблицы помните следующее:

Создавайте эффективные таблицы для решения ваших задач, а не заполняйте таблицы лишними данными и связями.
Не ожидайте от MySQL выполнения вашей бизнес логики или програмности - данные должны быть готовы к вставке строки вашей скриптовым языком. Например, если вам нужно отсортировать список в случайном порядке, сделайте это в массиве PHP, не используя ORDER BY из арсенала MySQL.
Используйте индексные типы UNIQUE для уникальных наборов данных и применяйте ON DUPLICATE KEY UPDATE, чтобы хранить дату обновленной, например, для того, чтобы знать, когда строка была в последний раз изменена.
Используйте тип данных INT для сохранения целых чисел. Если вы не укажете размер типа данных, MySQL сделает это за вас.

Основы оптимизации

Для эффективной оптимизации мы должны применять три подхода к вашему приложению:

Анализ (логирование медленных запросов, изучение системы, анализ запросов и проектирование базы данных)
Требования к исполнению (сколько пользователей)
Ограничения технологий (скорость железа, неправильное использование MySQL)

Анализ может быть сделан несколькими путями. Сначала мы рассмотрим наиболее очевидные способы, чтобы заглянуть под капот вашей MySQL, в котором выполняются запросы. Самый первый инструмент оптимизации в вашем арсенале это EXPLAIN. Если добавить этот оператор перед вашим запросом по SELECT, результат запроса будет таким:

Колонки, вы видите, сохраняют важную информацию о запросе. Колонки, на которые вы должны обратить наибольшее внимание это possible_keys и Extra.

Колонка possible_keys покажет индексы, в которые MySQL имел доступ, чтобы выполнить запрос. Иногда нужно назначить индексы, чтобы запрос выполнялся быстрее. Колонка Extra покажет, были ли использованы дополнительные WHEREили ORDER BY. Наиболее важно обратить внимание, есть ли Using Filesort в выводе.

Что делает Using Filesort, указано в справке MySQL:

MySQL должен выполнить дополнительный проход, чтобы понять, как вернуть строки в отсортированном виде. Это сортировка происходит проходом по всем строкам в соответствии с типом объединения и сохраняет ключ к сортировке и указатель на строку для всех строк, совпадающих с условным выражением WHERE. Ключи сортируются и строки возвращаются в нужном порядке.

Лишний проход замедлит ваше приложение, этого нужно избегать, чего бы это ни стоило. Другой критический результат Extra, который мы должны избегать - это Using temporary. Он говорит о том, что MySQL пришлось создать временную таблицу для выполнения запроса. Очевидно, это ужасное использования MySQL. В таком случае результат запроса должен быть сохранен в Redis или Memcache и не выполняться пользователями лишний раз.

Чтобы избежать проблемы с Using Filesort мы должны увериться, что MySQL использует INDEX. Сейчас указано несколько ключей в possible_keys, из которых можно выбирать, но MySQL может выбрать только один индекс для финального запроса. Также индексы могут быть составлены из нескольких колонок, также вы можете ввести подсказки (хинты) для оптимизатора MySQL, указывая на индексы, что вы создали.

Хинтинг индексов

Оптимизатор MySQL будет использовать статистику, основанную на запросах таблиц, чтобы выбрать лучший индекс для выполнения запроса. Он действует достаточно просто, основываясь на встроенной статистической логике, поэтому имея несколько вариантов, не всегда делает правильный выбор без помощи хинтинга. Чтобы убедиться, что был использован правильный (или неправильный) ключ, воспользуйтесь ключевым словам FORCE INDEX, USE INDEX и IGNORE INDEX в вашем запросе. Вы можете прочитать больше о хинтинге индексов в справке MySQL .

Чтобы вывести ключи таблицы, используйте команду SHOW INDEX. Вы можете задать несколько хинтов для использования оптимизатором.

В дополнение к EXPLAIN существует ключевое слово DESCRIBE. Вместе с DESCRIBE можно просматривать информацию из таблицы следующим образом:

Добавляем индекс

Для добавления индексов в MySQL надо использовать синтаксис CREATE INDEX. Есть несколько видов индексов. FULLTEXT Применяется для полнотекстового поиска, а UNIQUE - для хранения уникальных данных.

Чтобы добавить индекс в вашу таблицу, используйте следующий синтаксис:

Mysql> CREATE INDEX idx_bookname ON `books` (bookname(10)); Это создаст индекс на таблице books, которая будет использовать первые 10 букв из колонки, которая хранит названия книг и имеет тип varchar. В этом случае, любой поиск с запросом WHERE на название книги с совпадением до 10 символов будет давать такой же результат, как и просмотр всей таблицы от начала до конца.

Композитные индексы

Индексы имеют большое влияние на скорость выполнения запросов. Только назначения главного уникального ключа недостаточно - композитные ключи являются реальной областью применения в настройке MySQL, что иногда требует некоторых A/B проверок с использованием EXPLAIN.

Например, если нам нужно ссылаться на две колонки в условии выражения WHERE, композитный ключ будет идеальным решением.

Mysql> CREATE INDEX idx_composite ON users (username, active); Как только мы создали ключ на основе колонки username, в котором хранится имя пользователя и колонки active типа ENUM, определяющий, активен ли его аккаунт. Теперь все оптимизировано для запроса, который будет использовать WHERE для поиска валидного имени пользователя с активным аккаунтом (active = 1).

Насколько быстра ваша MySQL?

Включим профилирование, чтобы подробнее рассмотреть MySQL запросы. Это можно сделать, выполнив команду set profiling=1, после чего для просмотра результата надо выполнить show profiles.

Если вы используете PDO, выполните следующий код:

$db->query("set profiling=1"); $db->query("select headline, body, tags from posts"); $rs = $db->query("show profiles"); $db->query("set profiling=0"); // отключить профилирование после выполнения запроса $records = $rs->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC); // получить результаты профилирования $errmsg = $rs->errorInfo(); //Отлавливаем некоторые ошибки здесь То же самое можно сделать с помощью mysqli:

$db = new mysqli($host,$username,$password,$dbname); $db->query("set profiling=1"); $db->query("select headline, body, tags from posts"); if ($result = $db->query("SHOW profiles", MYSQLI_USE_RESULT)) { while ($row = $result->fetch_row()) { var_dump($row); } $result->close(); } if ($result = $db->query("show profile for query 1", MYSQLI_USE_RESULT)) { while ($row = $result->fetch_row()) { var_dump($row); } $result->close(); } $db->query("set profiling=0"); Это вернет вам профилированные данные, содержащие время выполнения запроса во втором элементе ассоциативного массива.

Array(3) { => string(1) "1" => string(10) "0.00024300" => string(17) "select headline, body, tags from posts" } Этот запрос выполнялся 0.00024300 секунд. Это довольно быстро, поэтому не будем беспокоиться. Но когда числа становятся большими, мы должны смотреть глубже. Перейдите к вашему приложению, чтобы потренироваться на рабочем примере. Проверьте константу DEBUG в конфигурации вашей базы данных, а затем начните изучать систему, включив вывод результатов профилирования с помощью функций var_dump или print_r. Так вы сможете переходить со страницы на страницу в вашем приложении, получив удобное профилирование системы.

Полный аудит работы базы вашего сайта

Чтобы сделать полный аудит ваших запросов, включите логирование. Некоторые разработчики сайтов переживают по поводу того, что логирование сильно влияет на выполнение и дополнительно замедляет запросы. Однако, практика показывает, что разница незначительна.

Чтобы включить логирование в MySQL 5.1.6 используйте глобальную переменную log_slow_queries, также вы можете отметить файл для логирования с помощью переменной slow_query_log_file. Это можно сделать, выполнив следующий запрос:

Set global log_slow_queries = 1; set global slow_query_log_file = /dev/slow_query.log; Также это можно указать в файлах конфигурации /etc/my.cnf или my.ini вашего сервера.

После внесения изменений не забудьте перезагрузить MySQL сервер необходимой командой, например service mysql restart, если вы используете Linux.

В версиях MySQL после 5.6.1 переменная log_slow_queries обозначена как устаревшая и вместо нее используется slow_query_log. Также для более удобного дебаггинга можно включить вывод в таблице, задав переменной log_output значение TABLE, однако эта функция доступна только с MySQL 5.6.1.

Log_output = TABLE; log_queries_not_using_indexes = 1; long_query_time = 1; Переменная long_query_time определяет количество секунд, после которых выполнение запроса считается медленным. Значение это 10, а минимум это 0. Также можно указать миллисекунды, используя дробь; сейчас я указал одну секунду. И теперь каждый запрос, который будет выполняться дольше 1 секунды, записывается в логи в таблице.

Логирование будет вестись в таблицах mysql.slow_log и mysql.general_log вашей MySQL базы данных. Чтобы выключить логирование, измените log_output на NONE.

Логирование на рабочем сервере

На рабочем сервере, который обслуживает клиентов, лучше применять логирование только на короткий период и для мониторинга нагрузки, чтобы не создавать лишней нагрузки. Если ваш сервис перегружен и необходимо безотлагательное вмешательство, попробуйте выделить проблему, выполнив SHOW PROCESSLIST, или обратитесь к таблице information_schema.PROCESSLIST, выполнив SELECT * FROM information_schema.PROCESSLIST;.

Логирование всех запросов на рабочем сервере может дать вам много информации и стать хорошим средством для исследовательских целей при проверке проекта, однако логи за большие периоды не дадут вам много полезной информации по сравнению с логами за период до 48 часов (старайтесь отслеживать пиковые нагрузки, чтобы иметь шанс лучше исследовать выполнение запросов).

Примечание: если у вас сайт, переживающей волны трафика и временами почти без него, как, например, спортивный сайт в не сезон, тогда используйте эту информацию для построения и изучения логирования.

Логирование множества запросов

Важно знать не только о запросах, которые выполняются дольше секунду, также необходимо иметь в виду запросы, выполняемые сотни раз. Даже если запросы выполняются быстро, в нагруженной системе они могут оттянуть все ресурсы на себя.

Вот почему всегда нужно быть настороже после внесения изменений в живом проекте - это наиболее критическое время для работы любой базы данных.

Горячий и холодный кэш

Количество запросов и нагрузка сервера имеет сильное влияние на исполнение, также может повлиять на время выполнения запросов. При разработке вы должны взять за правило, что выполнение каждого запроса должно быть не более доли миллисекунды (0.0xx или быстрее) на свободном сервере.

Применение Memcache имеет сильный эффект на нагрузку серверов, освободит ресурсы, которые выполняют запросы. Убедитесь, что вы используете Memcached эффективно и протестовали ваше приложение с горячим кэшем (подгруженными данным) и с холодным кэшем.

Чтобы избежать запуска на рабочем сервере с пустым кэшем, хорошей идеей будет скрипт, который соберет весь необходимый кэш перед запуском сервера, чтобы большой наплыв клиентов не снизил время загрузки системы.

Исправление медленных запросов

Теперь, когда логирование настроено, вы могли найти несколько медленных запросов на вашем сайте. Давайте исправим их! Для примера я покажу несколько распространенных проблем, вы можете встретить и логику их исправления.

Если вы пока не нашли медленного запроса, проверьте настройки long_query_time, если вы пользуетесь этим методом логирования. Иначе, проверив все ваши запросы профилирования (set profiling=1), составьте список запросов, отнимают больше времени, чем доля миллисекунд (0.000x секунд) и начнем из них.

Распространенные проблемы

Вот шесть самых распространенных проблем, которые я находил, оптимизируя MySQL запросы:

ORDER BY и filesort

Предотвращение filesort иногда невозможно из-за выражения ORDER BY. Для оптимизации сохраните результат в Memcache, или выполните сортировку в логике вашего приложения.

Использование ORDER BY вместе с WHERE и LEFT JOIN

ORDER BY очень замедляет выполнение запросов. Если это возможно, старайтесь не использовать ORDER BY. Если же вам необходима сортировка, то используйте сортировку по индексам.

Применение ORDER BY по временным колонками

Просто не делайте этого. Если вам нужно объединить результаты, сделайте это в логике вашего приложения; не используйте фильтрацию или сортировку во временной таблице запроса MySQL. Это требует много ресурсов.

Игнорирование индекса FULLTEXT

Использование LIKE это самый лучший способ сделать полнотекстовый поиск медленным.

Беспричинный выбор большого количества строк

Забыв о LIMIT в вашем запросе можно сильно увеличить время выполнения выборки из базы данных в зависимости от размера таблиц.

Чрезмерное использование JOIN вместо создания композитных таблиц или представления

Когда в одном запросе вы пользуетесь больше чем тремя-четырьмя операторами LEFT JOIN, спросите себя: все ли здесь верно? Продолжайте, если у вас есть на то веская причина, например - запрос используется не часто для вывода в панели администратора, или результат вывода может быть сохранен в кэше. Если же вам нужно выполнять запрос с большим количеством операций объединения таблиц, тогда лучше задуматься о создании композитных таблиц из необходимых столбиков или использовать представления.

Итак

Мы обсудили основы оптимизации и инструменты, необходимые для работы. Мы изучили систему, применяя профилирования и оператор EXPLAIN, чтобы увидеть, что происходит с базой данных, и понять, как можно улучшить структуру.

Также мы посмотрели на несколько примеров и классических ловушек, в которые вы можете попасть, используя MySQL. Используя хинтинг индексов, мы можем увериться в том, что MySQL выберет необходимые индексы, особенно при нескольких выборках в одной таблице. Чтобы продолжить изучение темы, я советую вам посмотреть в сторону Percona project.

Синтаксис:

* где fields1 — поля для выборки через запятую, также можно указать все поля знаком *; table — имя таблицы, из которой вытаскиваем данные; conditions — условия выборки; fields2 — поле или поля через запятую, по которым выполнить сортировку; count — количество строк для выгрузки.
* запрос в квадратных скобках не является обязательным для выборки данных.

Простые примеры использования select

1. Обычная выборка данных:

> SELECT * FROM users

2. Выборка данных с объединением двух таблиц (JOIN):

SELECT u.name, r.* FROM users u JOIN users_rights r ON r.user_id=u.id

* в данном примере идет выборка данных с объединением таблиц users и users_rights . Объединяются они по полям user_id (в таблице users_rights) и id (users). Извлекается поле name из первой таблицы и все поля из второй.

3. Выборка с интервалом по времени и/или дате

а) известна точка начала и определенный временной интервал:

* будут выбраны данные за последний час (поле date ).

б) известны дата начала и дата окончания:

25.10.2017 и 25.11.2017 .

в) известны даты начала и окончания + время:

* выбираем данные в промежутке между 25.03.2018 0 часов 15 минут и 25.04.2018 15 часов 33 минуты и 9 секунд .

г) вытаскиваем данные за определенные месяц и год:

* извлечем данные, где в поле date присутствуют значения для апреля 2018 года.

4. Выборка максимального, минимального и среднего значения:

> SELECT max(area), min(area), avg(area) FROM country

* max — максимальное значение; min — минимальное; avg — среднее.

5. Использование длины строки:

* данный запрос должен показать всех пользователей, имя которых состоит из 5 символов.

Примеры более сложных запросов или используемых редко

1. Объединение с группировкой выбранных данных в одну строку (GROUP_CONCAT):

* из таблицы users извлекаются данные по полю id , все они помещаются в одну строку, значения разделяются запятыми .

2. Группировка данных по двум и более полям:

> SELECT * FROM users GROUP BY CONCAT(title, "::", birth)

* итого, в данном примере мы сделаем выгрузку данных из таблицы users и сгруппируем их по полям title и birth . Перед группировкой мы делаем объединение полей в одну строку с разделителем :: .

3. Объединение результатов из двух таблиц (UNION):

> (SELECT id, fio, address, "Пользователи" as type FROM users)
UNION
(SELECT id, fio, address, "Покупатели" as type FROM customers)

* в данном примере идет выборка данных из таблиц users и customers .

4. Выборка средних значений, сгруппированных за каждый час:

SELECT avg(temperature), DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H") as hour_datetime FROM archive GROUP BY DATE_FORMAT(datetimeupdate, "%Y-%m-%d %H")

* здесь мы извлекаем среднее значение поля temperature из таблицы archive и группируем по полю datetimeupdate (с разделением времени за каждый час).

Вставка (INSERT)

Синтаксис 1:

> INSERT INTO

() VALUES ()

Синтаксис 2:

> INSERT INTO

VALUES ()

* где table — имя таблицы, в которую заносим данные; fields — перечисление полей через запятую; values — перечисление значений через запятую.
* первый вариант позволит сделать вставку только по перечисленным полям — остальные получат значения по умолчанию. Второй вариант потребует вставки для всех полей.

Примеры использования insert

1. Вставка нескольких строк одним запросом:

> INSERT INTO cities ("name", "country") VALUES ("Москва", "Россия"), ("Париж", "Франция"), ("Фунафути" ,"Тувалу");

* в данном примере мы одним SQL-запросом добавим 3 записи.

2. Вставка из другой таблицы (копирование строк, INSERT + SELECT):

* извлекаем все записи из таблицы cities , названия которых начинаются на «М» и заносим в таблицу cities-new .

Обновление (UPDATE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; field — поле, для которого будем менять значение; value — новое значение; conditions — условие (без него делать update опасно — можно заменить все данные во всей таблице).

Обновление с использованием замены (REPLACE):

UPDATE

SET = REPLACE(, "<что меняем>", "<на что>");

UPDATE cities SET name = REPLACE(name, "Масква", "Москва");

Если мы хотим перестраховаться, результат замены можно сначала проверить с помощью SELECT:

Удаление (DELETE)

Синтаксис:

* где table — имя таблицы; conditions — условие (как и в случае с UPDATE, использовать DELETE без условия опасно — СУБД не запросит подтверждения, а просто удалит все данные).

Создание таблицы

Синтаксис:

> CREATE TABLE

( , )

> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users_rights` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL,
`user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
`rights` int(10) unsigned NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

* где table — имя таблицы (в примере users_rights ); field1, field2 — имя полей (в примере создается 3 поля — id, user_id, rights ); options1, options2 — параметры поля (в примере int(10) unsigned NOT NULL ); table options — общие параметры таблицы (в примере ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ).

Использование запросов в PHP

Подключаемся к базе данных:

mysql_connect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");
mysql_select_db ("db_name");
mysql_query("SET NAMES "utf8"");

* где подключение выполняется к базе на локальном сервере (localhost ); учетные данные для подключения — login и password (соответственно, логин и пароль); в качестве базы используется db_name ; используемая кодировка UTF-8 .

Также можно создать постоянное подключение:

mysql_pconnect ("localhost", "login", "password") or die ("MySQL connect error");

* однако есть вероятность достигнуть максимально разрешенного лимита хостинга. Данным способом стоит пользоваться на собственных серверах, где мы сами можем контролировать ситуацию.

Завершить подключение:

* в PHP выполняется автоматически, кроме постоянных подключений (mysql_pconnect).

Запрос к MySQL (Mariadb) в PHP делается функцией mysql_query(), а извлечение данных из запроса — mysql_fetch_array():

$result = mysql_query("SELECT * FROM users");
while ($mass = mysql_fetch_array($result)) {
echo $mass . "
";
}

* в данном примере выполнен запрос к таблице users . Результат запроса помещен в переменную $result . Далее используется цикл while , каждая итерация которого извлекает массив данных и помещает его в переменную $mass — в каждой итерации мы работаем с одной строкой базы данных.

Используемая функция mysql_fetch_array() возвращает ассоциативный массив, с которым удобно работать, но есть еще альтернатива — mysql_fetch_row(), которая возвращает обычный нумерованный массив.

Экранирование

При необходимости включения в строку запроса спецсимвола, например, %, необходимо использовать экранирование с помощью символа обратного слэша — \

Например:

* если выполнить такой запрос без экранирования, знак %, будет восприниматься как любое количество символов после 100.

На этом все. Если Вам нужно помочь с выполнением запроса, пишите мне на почту

В этой статье мы научимся отправлять запросы к базе данных через PHP . Данная статья очень важная, и её необходимо Вам обязательно понять. Однако, успокою Вас - материал очень простой, поэтому затруднений быть не должно.

Прежде, чем перейти к теме статьи, я заранее предупреждаю, что не буду подробно разбирать язык SQL . Вся необходимая информация разбирается в категории, посвящённой , а здесь мы только работаем с MySQL через PHP .

Теперь переходим к отправке запросов к базе данных в PHP :

}
$mysqli->query("INSERT INTO mytable (name, email) VALUES ("MyName", "[email protected]")");
$mysqli->close();
?>

В данном примере мы подключились к базе данных, проверили успешность подключения, отправили запрос с помощью метода query() , а затем закрыли подключение. Как видите, всё очень просто. Для отправки любых SQL-запросов достаточно всего одного метода - query() , поэтому в данном случае всё безумно просто.

Теперь чуть-чуть усложним задачу. Давайте с Вами разберём запросы, которые возвращают result_set - результат. Самый популярный запрос, возврающающий result_set - это выборка данных из таблицы. В следующем примере мы с Вами сделаем выборку данных, а затем выведем результат:

Для начала немного поясню, что из себя представляет result_set . Result_set - это таблица с результатом. У этой таблицы есть набор записей (строки таблицы). И для вывода всех записей надо перебрать каждую строку таблицы и вывести её. А теперь поясняю пример: после отправки запроса у нас формируется result_set . Затем мы в цикле присваиваем переменной row значение очередной строки, то есть одномерный массив, который возвращает метод fetch_assoc() . Когда все строки закончатся, метод fetch_assoc() вернёт false , и будет произведён выход из цикла. Внутри цикла while мы просто выводим массив с использованием отладочной функции print_r() , хотя, безусловно, можно было бы вывести с использованием foreach , но сейчас это не нужно.

Давайте кратко подведём итог, как нужно работать с result_set :

Получить result_set , отправив соответствующий запрос к базе данных.
В цикле на каждой итерации присваивать следующую строку (запись) из result_set с использованием метода fetch_assoc() некоторой переменной row . Дальше Вы можете работать с этой переменной как с одномерным ассоциативным массивом, у которого ключи - это названия полей таблицы, а значения соответствуют текущей записи.
Обязательно закройте result_set методом close() , чтобы осводить ресурсы.

Как Вы заметили, метод fetch_assoc() возвращает всегда следующую запись. То есть сначала 1-ю, потом 2-ю, потом 3-ю и так далее. Если у Вас есть неплохой опыт программирования, то Вы сразу догадаетесь, что это происходит благодаря внутреннему указателю, который Вы, разумеется, можете двигать. Где это используется? Например, это может использоваться, когда Вам необходимо поработать с result_set не 1 , а 2 и более раз. Чтобы заново не формировать тот же запрос, можно просто передвинуть указатель в начало. И тогда можно снова заниматься перебором result_set с помощью метода fetch_assoc().

Для изменения положения указателя существует метод data_seek() , который принимает целое число от 0 до "количества записей - 1 ", соответственно указатель встаёт на соответствующую параметру запись:

$mysqli = @new mysqli("localhost", "Admin", "pass", "mybase");
if (mysqli_connect_errno()) {
echo "Подключение невозможно: ".mysqli_connect_error();
}
$result_set = $mysqli->query("SELECT * FROM mytable");
$result_set->num_rows;
while ($row = $result_set->fetch_assoc()) {
print_r($row);
echo "
";
}
$result_set->data_seek(0);
while ($row = $result_set->fetch_assoc()) {
print_r($row);
echo "
";
}
$result_set->close();
$mysqli->close();
?>

В этом примере мы вывели количество записей в result_set с помощью свойства num_rows . А также познакомились с методом data_seek() . То есть мы перебрали весь результат, затем вернули указатель на 0-ю запись и вновь перебрали результат.

В этой статье мы с Вами повторили подключение к базе данных и закрытие подключения. А также узнали, как отправлять запросы к базе данных через PHP . Узнали, как получать result_set и как работать с ним. Это всё, что Вам необходимо знать для успешной работы с MySQL в PHP .

В данной статье мы рассмотрим способы обращения к таблицам баз данный MySQL с помощью языка запросов SQL. SQL - это аббревиатура, которая так и "раскрывается" - структуризированный язык запросов.
В языке PHP для это цели существует целый ряд функций с префиксом "mysql". Нам для рассмотрения запросов понадобится не так много из них. Функция, без которой в языке PHP выполнение SQL-запросов было бы просто невозможным:

Resource mysql_query(запрос)

Данная функция посылает запрос к базе данных и возвращает в случае успешного обращения идентификатор ресурса.
Для того чтобы подключиться к базе данных MySQL необходимо выполнить следующую последовательность:

$host="localhost"; // имя хоста (уточняется у провайдера) $database="db_name"; // имя базы данных, которую вы должны создать $user="user_name"; // заданное вами имя пользователя, либо определенное провайдером $pswd="your_pass"; // заданный вами пароль $dbh = mysql_connect($host, $user, $pswd) or die("Не могу соединиться с MySQL."); mysql_select_db($database) or die("Не могу подключиться к базе.");

Итак mysql_connect() - функция для подключения к серверу MySQL на Вашем хостинге.
А mysql_select_db() выбирает базу данных на сервере для подключения.
Иными словами подключаемся к серверу, выбираем базу и начинаем работать.
Функция die() вызывается в случае ошибки и выводит в окно браузера сообщение, которое вы указали.
Для завершения работы с базами данных используется функция:

Mysql_close($dbh);

Здесь $dbh - дескриптор, которые при соединении возвратила функция mysql_connect .
Закончив стартовый обзор, начнем рассмотрение собственно SQL-запросов.
Для этого прежде всего вам необходимо создать базу данных с определенном именем. А в ней создать таблицу, тоже с конкретным именем. В наших примерах будем обращаться к таблице my_sql_table . Чтобы создать эту таблицу давайте выполним в phpmyadmin нашего localhost следующий запрос:

CREATE TABLE `my_sql_table` (`id` INT NOT NULL , // идентификатор будущих записей таблицы `firstname` VARCHAR(50) NOT NULL , // текстовое поле VARCHAR `surname` VARCHAR(50) NOT NULL , // max длиной 50 символов PRIMARY KEY (`id`) // первичный ключ - идентификатор id);

Итак таблица создана. Выполним первый запрос, который сразу оформим в виде PHP-кода:

\n"; echo "Имя: ".$row["firstname"]."
\n"; echo "Фамилия: ".$row["surname"]."

\n"; } ?>

Разберем PHP-код файла firstsql.php . Начнем с собственно запроса к таблицам базы данных (БД).

$query = "SELECT * FROM `my_sql_table`";

Данный запрос можно расшифровать так: выбрать из таблицы my_sql_table БД все записи из всех полей. Таким образом знак * после слова SELECT означает "выбрать абсолютно все". Итак, запрос сформирован. Теперь его надо выполнить:

$res = mysql_query($query);

В случае успешного выполнения запроса функция mysql_query() вернет нам идентификатор ресурса $res .
Его мы должны передать в качестве параметра в функцию mysql_fetch_array() . Название этой функции говорит само за себя. Т.е. она формирует и выдает массив по выборке из таблицы БД. В случае нашей таблицы массив будет состоять из числа элементов, равных количествам записей (строк) в таблице и содержать значения id, firstname, surname для каждой строки таблицы. Следовательно, следующий код:

While($row = mysql_fetch_array($res)) { echo "Номер: ".$row["id"]."
\n"; echo "Имя:".$row["firstname"]."
\n"; echo "Фамилия:".$row["surname"]."

\n"; }

можно прокомментировать так: пока введенная нами переменная $row получает не нулевые результаты работы функции mysql_fetch_row следует выдать в броузер значение полей $row["id"], $row["firstname"], $row["surname"] с помощью echo .
Если запрос выполнить так:

$query = "SELECT firstname FROM `my_sql_table`";

то это будет означать, что из всех строк выбирается только значения поля firstname.
Следовательно предыдущий код следует переписать как:

$res = mysql_query($query); while($row = mysql_fetch_array($res)) { echo "Имя:".$row["firstname"]."
\n"; }

Если Вы хотите выбрать строки таблицы с конкретным значением id где фамилия (surname) будет Петров , то запрос перепишется следующим образом:

$query = "SELECT id FROM `my_sql_table` where surname="Петров"";

А вот если потребуется узнать фамилию того, кто находится под номером, к примеру, 5, то запрос будет таким:

$query = "SELECT surname FROM `my_sql_table` where id=5";

В этом случае Вы знаете, что результатом запроса будет всего одна строка из таблицы. Т.е. нет смысла организовывать цикл с использованием while . И обработка запроса будет следующей

$res = mysql_query($query); $row = mysql_fetch_row($res); echo "Фамилия пятого человека в списке: ".$row."\n";

Здесь вместо mysql_fetch_array() мы применили mysql_fetch_row() . Т.е. получить значение поля (или полей) конкретной строки. Поскольку поле у нас было одно - surname - мы можем обратиться к единственному элементу массива $row как $row; .

Итак, рассмотрим наиболее типичные примеры запросов MySQL. Рассмотрение проведем на базе таблицы my_sql_table :
1. Добавим в таблицу my_sql_table поле middle_name (отчество) после surname :

$query = "ALTER TABLE `my_sql_table` ADD `middle_name`
VARCHAR(50) NOT NULL AFTER `surname`";

2. Теперь удалим поле surname из таблицы my_sql_table:

$query = "ALTER TABLE `my_sql_table` DROP `surname`";

3. Удаляем записи из таблицы my_sql_table с фамилией Сидоров:

$query = "DELETE FROM `my_sql_table` where surname="Сидоров"";

4. Помимо знаков равенства, также "больше" или "меньше", в языке MySQL запросов существует понятие "похоже на ". Выберем записи из таблицы my_sql_table, где в фамилии встречается "дор " :

$query = "SELECT * FROM `my_sql_table` where surname like "%дор%"";

Здесь наличие "% " в начале и конце "дор" и означает, что запрос будет искать именно "дор", причем не важно в начале, конце, или середине фамилии он находится. Рассмотрим следующий пример
5. Выберем записи из таблицы my_sql_table с фамилией, которая начинается на П . Обратите внимание на расположение "% ":

$query = "SELECT * FROM `my_sql_table` where surname like "П%"";

6. Вычислим максимальное значение id :

$query = "SELECT MAX(id) FROM `my_sql_table`";

7. Вычислим количество полей в my_sql_table с фамилией, которая начинается на П .

$query = "SELECT COUNT(*) FROM `my_sql_table` where surname like "П%"";

8. Удаление таблицы my_sql_table:

$query = "DROP TABLE `my_sql_table`";

Для запросов 1-3 на языке PHP достаточно просто выполнить запрос:

Mysql_query($query);

Мы рассмотрели наиболее характерные примеры запросов. Полагаю, с их помощью, следуя элементарной логике, Вы сможете выполнять более сложные запросы к созданным Вами таблицам баз данных MySQL.

Есть еще вопросы или что-то непонятно - добро пожаловать на наш

Операции с базой данных очень часто становятся узким местом при реализации веб проекта. Программистам нужно правильно выполнять структурирование таблиц, писать оптимальные запросы и более производительный код. В данной статье приводится небольшой список техник оптимизации работы с MySQL для программистов.

Вопросы оптимизации в таких случаях касаются не только администратора базы данных.

1. Оптимизируйте ваши запросы для кэша запросов.

Большинство серверов MySQL используют кэширование запросов. Это один из эффективных методов улучшения производительности, который выполняется механизмом базы данных в фоновом режиме. Если запрос выполняется много раз, то для получения результата начинает использоваться кэш и операция выполняется значительно быстрее.

Проблема заключается в том, что это так просто и в то же время скрыто от разработчика, и большинство программистов игнорирует такую прекрасную возможность улучшить производительность проекта. Некоторые действия в действительности могут создавать препятствия для использования кэша запросов при выполнении.

// Кэш запроса НЕ РАБОТАЕТ $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); // Кэш запроса РАБОТАЕТ! $today = date("Y-m-d"); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= "$today"");

Причина того, что кэш запросов не работает в первом случае, заключается в использовании функции CURDATE() . Такой подход используется для всех недетерминированных функций, например, NOW(), RAND() и т.д. Так как возвращаемый результат функции может измениться, то MySQL решает не размещать данный запрос в кэше. Все что, нужно, чтобы исправить ситуацию - это добавить дополнительную строчку кода PHP перед запросом.

2. Используйте EXPLAIN для ваших запросов SELECT

Использование ключевого слова может помочь составить картину того, что делает MySQL для выполнения вашего запроса. Такая картина позволяет легко выявить узкие места и другие проблемы в запросах или структуре таблиц.

Результат запроса EXPLAIN показывает, какие индексы используются, как таблица сканируется и сортируется, и так далее.

Возьмем запрос SELECT (предпочтительно, чтобы он был сложным, с JOIN), добавим перед ним ключевое слово EXPLAIN. Вы можете использовать PhpMyAdmin для этого. Такой запрос выведет результат в прекрасную таблицу. Допустим, мы забыли добавить индекс для столбца, который используется для JOIN:

После добавления индекса для поля group_id:

Теперь вместо сканирования 7883 строк, будут сканироваться только 9 и 16 строк из двух таблиц. Хорошим методом оценки производительности является умножение всех чисел в столбце “rows”. Результат примерно пропорционален прорабатываемому объему данных.

3. Используйте LIMIT 1, если нужно получить уникальную строку

Иногда, во время использования запроса, вы уже знаете, что ищете только одну строку. Вы можете получить уникальную запись или просто проверить существование любого количества записей, которые удовлетворяют предложению WHERE.

В таком случае добавление LIMIT 1 к вашему запросу может улучшить производительность. При таком условии механизм базы данных останавливает сканирование записей как только найдет одну и не будет проходит по всей таблице или индексу.

// Есть ли какой нибудь пользователь из Алабамы? // Так не нужно делать: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE state = "Alabama""); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... } // Вот так будет значительно лучше: $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE state = "Alabama" LIMIT 1"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... }

4. Индексируйте поля поиска

Индексируйте не только основные и уникальные ключи. Если какие-нибудь столбцы в вашей таблице используются для поисковых запросов, то их нужно индексировать.

Как вы можете видеть, данное правило применимо и к поиску по части строки, например, “last_name LIKE ‘a%’”. Когда для поиска используется начало строки, MySQL может использовать индекс столбца, по которому проводится поиск.

Вам также следует разобраться, для каких видов поиска нельзя использовать обычное индексирование. Например, при поиске слова (“WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”) преимущества индексирования будут не доступны. В таких случая лучше использовать или построение собственных решений на основе индексирования.

5. Индексирование и использование одинаковых типов для связываемых столбцов

Если ваше приложение содержит много запросов с директивой JOIN, вам нужно индексировать столбцы, которые связываются в обеих таблицах. Это оказывает эффект на внутреннюю оптимизацию операций связывания в MySQL.

Также связываемые столбцы должны иметь одинаковый тип. Например, если вы связываете столбец DECIMAL со столбцом INT из другой таблицы, MySQL не сможет использовать индекс по крайней мере для одной из одной таблицы. Даже кодировка символов должна быть одинаковой для одинаковых столбцов строчного типа.

// Поиск компании из определенного штата $r = mysql_query("SELECT company_name FROM users LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) WHERE users.id = $user_id"); // оба столбца для названия штата должны быть индексированы // и оба должны иметь одинаковый тип и кодировку символов // или MySQL проведет полное сканирование таблицы

6. Не используйте ORDER BY RAND()

Это один их тех трюков, которые круто выглядят, и многие начинающие программисты попадают в его ловушку. Они даже представить не могут, какую ужасную проблему сами себе создают, начав использовать это выражение в своих запросах.

Если вам действительно нужно случайным образом располагать строки в результате вашего запроса, то существует множество лучших способов решить такую задачу. Конечно, это будет реализовано дополнительным кодом, но вы будете спасены от проблемы, которая растет по экспоненциальному закону вместе с ростом объема данных. Дело в том, что MySQL выполняет операцию RAND() (которая занимает время процессора) для каждой отдельной строки в таблице перед тем, как отсортировать ее и выдать вам только одну строку.

// Так делать НЕ НУЖНО: $r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1"); // Вот так будет лучше работать: $r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user"); $d = mysql_fetch_row($r); $rand = mt_rand(0,$d - 1); $r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");

Так вы получаете случайное число, которое меньше, чем количество строк в результате запроса, и используете его как смещение в предложении LIMIT.

7. Старайтесь не использовать SELECT *

Чем больше данных будет прочитано из таблицы, тем медленнее выполняется запрос. Такие операции также занимают время для выполнения дисковых операций. А если сервер базу данных отделен от веб сервера, то задержки будут вызваны еще и передачей данных по сети между серверами.

Хорошей привычкой является указание столбца при выполнении SELECT.

// Плохо: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}"; // Так лучше: $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d["username"]}"; // Разница становится существенной на больших объемах данных

8. Старайтесь использовать поле id везде

Хорошей практикой является использование в каждой таблице поля id, для которого установлены свойства PRIMARY KEY, AUTO_INCREMENT, и оно имеет тип из семейства INT. Предпочтительно - UNSIGNED, так как в этом случае значение не может быть отрицательным.

Даже если в вашей таблице есть поле с уникальным именем пользователя, не делайте его основным ключом. Поля с типом VARCHAR медленно работают в качестве основных ключей. Также структура вашей базы данных будет лучше, если в ней внутри использовать ссылки на записи на основании id.

Кроме того механизм MySQL использует основные ключи для своих внутренних задач, и использование поля id создает оптимальные условия для их решения.

Одним возможным исключением из данного правила являются “ассоциативные таблицы”, которые используются для отношений многие-ко-многим между двумя другими таблицами. Например, таблица “posts_tags” содержит 2 столбца: post_id, tag_id. Они используются для описания отношений между двумя таблицами “post” и “tags”. Описанная таблица может иметь основной ключ, который содержит оба поля id.

9. Используйте ENUM вместо VARCHAR

// Создаем подготовленное выражение if ($stmt = $mysqli->prepare("SELECT username FROM user WHERE state=?")) { // Привязываем параметры $stmt->bind_param("s", $state); // Выполняем $stmt->execute(); // Привязываем переменные результата $stmt->bind_result($username); // Получаем значения $stmt->fetch(); printf("%s is from %s\n", $username, $state); $stmt->close(); }

13. Небуферированные запросы

Обычно, когда вы выполняете запрос из скрипта, то работа скрипта прерывается до тех пор, пока запрос не будет выполнен. Такой порядок действий можно изменить с помощью небуферированных запросов.

Отличное объяснение функции из документации PHP:

“mysql_unbuffered_query() отправляет SQL запрос на сервер MySQL без автоматического получения и буферирования строк результата, как это делает функция mysql_query(). Таким образом, сохраняется определенный объем памяти запросами SQL, которые выдают большой набор результата, и можно начинать работать с набором результата сразу же после получения первой строки, не дожидаясь пока запрос SQL будет полностью выполнен.”

Однако существует несколько ограничений. Вы должны либо прочитать все строки либо вызвать перед тем, как выполнить следующий запрос. Также нельзя использовать или для набора результата.

14. Храните IP адрес как UNSIGNED INT

Многие программисты создают поле VARCHAR(15) для хранения IP адреса, даже не задумываясь о том, что будут хранить в этом поле целочисленное значение. Если использовать INT, то размер поля сократится до 4 байт, и оно будет иметь фиксированную длину.

Нужно использовать тип UNSIGNED INT, так как IP адрес задействует все 32 бита беззнакового целого.

$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON("{$_SERVER["REMOTE_ADDR"]}") WHERE user_id = $user_id";

15. Таблицы с фиксированной длиной записи (Static) работают быстрее

Когда каждый отдельный столбец в таблице имеет фиксированную длину, то вся таблица в целом рассматривается как . Примеры типов столбцов, которые не имеют фиксированной длины: VARCHAR, TEXT, BLOB. Если вы включите хотя бы один столбец с таким типом, то таблица перестает рассматриваться как "static" и будет по-другому обрабатываться механизмом MySQL.

Таблицы "static" быстрее обрабатываются механизмом MySQL при поиске записей. Когда нужно прочитать определенную запись в таблице, то ее положение быстро вычисляется. Если размер строки не фиксирован, то для определения положения записи нужно время на поиск и сопоставление с индексом основного ключа.

Такие таблицы также проще кэшировать и проще восстанавливать при сбоях. Но они могут занимать больше места. Например, если конвертировать поле VARCHAR(20) в поле CHAR(20), то всегда будут заняты 20 байт вне зависимости от того, используются они или нет.

Использование техники "Вертикальное разделение" дает возможность отделить столбцы с переменной длиной в отдельную таблицу.

16. Вертикальное разделение

Вертикальное разделение - это действие по разделению структуры таблицы по вертикали с целью оптимизации.

Пример 1 : У вас есть таблица, которая содержит домашние адреса, редко используемые в приложении. Вы можете разделить вашу таблицу и хранить адреса в отдельной таблице. Таким образом основная таблица пользователей сократится в размере. А как известно, меньшая таблица обрабатывается быстрее.

Пример 2 : У вас в таблице есть поле “last_login”. Оно обновляется каждый раз, когда пользователь регистрируется на сайте. Но каждое обновление таблицы вызывает кэширование запроса, что может создать перегрузку системы. Вы можете выделить данное поле в другую таблицу, чтобы сделать обновления таблицы пользователей не такими частыми.

Но надо быть уверенными в том, что не потребуется постоянного связывания двух таблиц, которые вы только что разделили, так как это может привести к ухудшению производительности.

17. Разделяйте большие запросы DELETE или INSERT

Если вам нужно выполнить большой запрос DELETE или INSERT на работающем сайте, то нужно быть осторожным, чтобы не нарушить трафик. Когда выполняется большой запрос, то он может заблокировать ваши таблицы и привести к остановке приложения.

Apache выполняет много параллельных процессов/потоков. по этой причине он работает более эффективно, когда скрипт заканчивает выполнение как можно быстрее, таким образом сервер не использует слишком много открытых соединений и процессов, потребляющих ресурсы, особенно память.

Если вы блокируете таблицы на продолжительное время (например, на 30 и более секунд) на высоко нагруженном веб сервере, вы можете вызвать накапливание процессов и запросов, что потребует значительного времени на расчистку или даже приведет к остановке вашего веб сервера.

Если у вас есть скрипт, который удаляет большое количество записей, просто используйте предложение LIMIT для разбиения его на маленькие партии, чтобы избежать описанной ситуации.

While (1) { mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= "2009-10-01" LIMIT 10000"); if (mysql_affected_rows() == 0) { // выполняем удаление break; } // вы можете сделать небольшую паузу usleep(50000); }

18. Маленькие столбцы обрабатываются быстрее

Для механизма базы данных диск является наиболее важным узким местом. Стремление сделать все более компактным и маленьким обычно хорошо сказывается в сфере производительности за счет сокращения объема перемещаемых данных.

Документация MySQL содержит список для всех типов.

Если таблица будет содержать всего несколько строк, то нет причин делать основной ключ типа INT, а не MEDIUMINT, SMALLINT или даже TINYINT. если вам нужна только дата, используйте DATE вместо DATETIME.

Нужно только помнить о возможностях роста.

19. Выбирайте правильный механизм хранения данных

Есть два основных механизма хранения данных для MySQL: MyISAM и InnoDB. Каждый имеет свои достоинства и недостатки.

MyISAM отлично подходит для приложений с большой нагрузкой по чтению, но он не очень хорошо масштабируется при наличии большого количества записей. Даже если вы обновляете одно поле в одной строке, вся таблица будет заблокирована и ни один процесс не сможет ничего прочитать пока запрос не завершится. MyISAM быстро выполняет вычисления для запросов типа SELECT COUNT(*).

InnoDB является более сложным механизмом хранения данных, и он может быть более медленным, чем MyISAM для большинства маленьких приложений. Но он поддерживает блокирование строк, что лучше для масштабирования таблиц. Также он поддерживает некоторые дополнительные особенности, такие как транзакции.

20. Используйте объектно-реляционное отображение

Использование объектно-реляционного отображения (ORM - Object Relational Mapper) дает ряд преимуществ. Все, что можно сделать в ORM , можно сделать вручную, но с большими усилиями и более высокими требованиями к уровню разработчика.

ORM отлично подходит для "ленивой загрузки". Это означает, что получение значений возможно тогда, когда они нужны. Но нужно быть аккуратным, потому что можно создать много маленьких запросов, которые понизят производительность.

ORM может также объединять ваши запросы в транзакции, которые выполняются существенно быстрее, чем индивидуальные запросы к базе данных.

Для PHP можно использовать ORM .

21. Будьте осторожны с постоянными соединениями

Постоянные соединения предназначены для сокращения потерь на восстановление соединений к MySQL. Когда создается постоянное соединение, то оно остается открытым даже после завершения скрипта. Так как Apache повторно использует дочерние процессы, то процесс выполняется для нового скрипта, и он использует тоже соединение с MySQL.

Это звучит здорово в теории. Но в действительности это функция не стоит медного гроша из-за проблем. Она может вызывать серьезные неприятности с ограничениями количества соединений, переполнение памяти и так далее.

Apache работает на принципах параллельности, и создает множество дочерних процессов. Вот в чем заключается причина того, что постоянные соединения не работают как ожидается в данной системе. Прежде, чем использовать функцию mysql_pconnect(), проконсультируйтесь с вашим системным администратором.