Php запросы к mysql. SQL - запросы и их обработка с помощью PHP
В настоящее время каждый человек может наблюдать стремительный рост объема цифровой информации. А так как большая часть этой информации является важной, возникает необходимость ее сохранения на цифровых носителях для последующего использования. В данной ситуации могут применяться такие современные технологии, как базы данных. Они обеспечивают надежное хранение любой цифровой информации, а доступ к данным может быть осуществлен в любой точке земного шара. Одной из рассматриваемых технологий является система управления базами данных MySQL.
СУБД MySQL - что это?
MySQL является одной из самых востребованных и часто используемых технологий хранения информации. Ее функциональные возможности превосходят по многим показателям существующие СУБД. В частности, одной из главных особенностей является возможность использовать вложенные запросы MySQL.
Поэтому многие проекты, где важно время быстродействия и необходимо обеспечить хранение информации, а также осуществлять сложные выборки данных, разрабатываются на базе СУБД MySQL. Большую часть таких разработок составляют интернет-сайты. При этом MySQL активно внедряется при реализации как небольших (блоги, сайт-визитки и т. п.), так и достаточно крупных задач (интернет-магазины, и т. д.). В обоих случаях для отображения информации на странице сайта применяется MySQL-запрос. В запросе разработчики стараются максимально использовать имеющиеся возможности, которые предоставляет система управления базами данных.
Как должно быть организовано хранение данных
Для удобного хранения и последующей обработки данные обязательно упорядочиваются. Структура данных позволяет определить, каким образом будут выглядеть таблицы, использующиеся для хранения информации. Таблицы базы данных представляют собой набор полей (столбцов), отвечающих за каждое определенное свойство объекта данных.
Например, если составляется таблица сотрудников определенной компании, то ее самая простая структура будет иметь следующий вид. За каждым сотрудником закреплен уникальный номер, который, как правило, используется в качестве первичного ключа к таблице. Затем в таблицу заносятся персональные данные сотрудника. Это может быть что угодно: Ф. И. О., номер отдела, за которым он закреплен, телефон, адрес и прочее. Согласно требованиям нормализации (6 нормальных форм баз данных), а также для того, чтобы MySQL-запросы выстраивались структурированно, поля таблицы должны быть атомарными, то есть не иметь перечислений или списков. Поэтому, как правило, в таблице существуют отдельные поля для фамилии, имени и т. д.
Иванович | Администрац. | Директор | |||||
Петрович | Администрац. | Зам. директора | |||||
Григорий | Григорьевич | Начальник | |||||
Сергеевич | Продавец-консульт. |
Выше представлен тривиальный пример структуры таблицы базы данных. Однако она ещё не до конца отвечает основным требованиям нормализации. В реальных системах создается дополнительная таблица отделов. Поэтому приведенная таблица вместо слов в колонке «Отдел» должна содержать номера отделов.
Каким образом происходит выборка данных
Для получения данных из таблиц в СУБД используется специальная команда MySQL - запрос Select . Для того чтобы сервер правильно отреагировал на обращение, запрос должен быть корректно сформирован. Структура запроса формируется следующим образом. Любое обращение к серверу БД начинается с ключевого слова select . Именно с негостроятся все вMySQL запросы. Примеры могут иметь различную сложность, но принцип построения очень похож.
Затем необходимо указать, с каких полей требуется выбрать интересующую информацию. Перечисление полей происходит через запятую после предложения select . После того как все необходимые поля были перечислены, в запросе указывается объект таблицы, из которого будет происходить выборка, при помощи предложения from и указания имени таблицы.
Для ограничения выборки в MySQL-запросы добавляются специальные операторы, предусмотренные СУБД. Для выборки неповторяющихся (уникальных) данных используется предложение distinct , а для задания условий - оператор where . В качестве примера, применимого к вышеуказанной таблице, можно рассмотреть запрос, требующий информацию о Ф.И.О. сотрудников, работающих в отделе «Продажи». Структура запроса примет вид, как в таблице ниже.
Понятие вложенного запроса
Но главная особенность СУБД, как было указано выше, возможность обрабатывать вложенные запросы MySQL. Как он должен выглядеть? Из названия логически понятно, что , сформированный в определенной иерархии из двух или более запросов. В теории по изучению особенностей СУБД сказано, что MySQL не накладывает ограничений на количество MySQL-запросов, которые могут быть вложены в главный запрос. Однако можно поэкспериментировать на практике и убедиться, что уже после второго десятка вложенных запросов время отклика серьезно увеличится. В любом случае на практике не встречаются задачи, требующие использовать чрезвычайно сложный MySQL-запрос. В запросе может потребоваться максимально до 3-5 вложенных иерархий.
Построение вложенных запросов
При анализе прочитанной информации возникает ряд вопросов о том, где могут быть использованы вложенные запросы и нельзя ли решить задачу разбиением их на простые без усложнения структуры. На практике вложенные запросы используются для решения сложных задач. К такому типу задач относятся ситуации, когда заранее неизвестно условие, по которому будет происходить ограничение дальнейшей выборки значений. Решить такие задачи невозможно, если просто использовать обычный MySQL-запрос. В запросе, состоящем из иерархий, будет происходить поиск ограничений, которые могут меняться с течением времени или заранее не могут быть известны.
Если рассматривать таблицу, приведенную выше, то в качестве сложной задачи можно привести следующий пример. Допустим, нам необходимо узнать основную информацию о сотрудниках, находящихся в подчинении Гришина Григория Григорьевича, который является При формировании запроса нам неизвестен его идентификационный номер. Поэтому изначально нам необходимо его узнать. Для этого используется простой запрос, который позволит найти решение главного условия и дополнит основной MySQL-запрос. В запросе наглядно представлено, что подзапрос получает идентификационный номер сотрудника, который в дальнейшем определяет ограничение главного запроса:
В данном случае предложение any используется для того, чтобы исключить возникновение ошибок, если сотрудников с такими инициалами окажется несколько.
Итоги
Подводя итог, необходимо отметить, что существует ещё много других дополнительных возможностей, которые значительно облегчают построение запросов, так как СУБД MySQL - мощное средство с богатым арсеналом инструментов для хранения и обработки данных.
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
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | // 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
$passwod
=
"your_pass"
;
// заданный вами пароль
$db
=
mysql_connect
($host
,
$user
,
$passwod
)
or die
("Не удалось подключиться к MySQL."
)
;
mysql_select_db
($database
)
or die
("Не удалось подключиться к базе данных."
)
;
$query
=
"SELECT * FROM `table_name`"
;
$resource
=
mysql_query
($query
)
;
while
($row
=
mysql_fetch_array
($resource
)
)
{
echo
"Порядковый номер: "
.
$row
[
"id"
]
.
" \n " ; echo "Имя: " . $row [ "name" ] . " \n " ; echo "Фамилия: " . $row [ "surname" ] . " \n " ; } ?> |
\n"; } ?>
И также как и ранее разберем этот код. А начнем мы пожалуй с первого запросы к нашей таблице.
$resource = mysql_query($query);
В случае успешного выполнения запросы, функция "mysql_query()" вернет нам идентификатор "$resource" . На нашем пример мы передаем его другой функции "mysql_fetch_array()" , которая формирует массив и выдает его данные, по выборке из таблицы базы данных. На примере нашей таблицы массив будет состоять из ряда элементов, равных количеству строк (записей) в таблице. Которые в свою очередь будут содержать следующие значения: id, name, surname , в каждой строке таблицы. Используем мы вот этот теперь код:
while($row = mysql_fetch_array($resource))
{
echo "Порядковый номер: ".$row["id"]."
\n";
echo "Имя: ".$row["name"]."
\n";
echo "Фамилия: ".$row["surname"]."
\n"; }
То есть, пока данная нами переменная $row не получает результаты работы функции "mysql_fetch_row" равные нулю, следует выдавать браузеру значения полей: $row["id"], $row["name"], $row["surname"] при помощи переменной "echo" . На этом описание и разбор данного кода закончен.
Разберем еще один пример запроса:
| 1 | $query = "SELECT name FROM `table_name`" ; |
$query = "SELECT name FROM `table_name`";
Тут мы уже не выбираем из таблицы всё, а выбираем только значения полей "name" . Мы также должны переписать немного и дальнейший код вывода. Он будет уже таким:
| 1 2 3 4 5 | $resource
=
mysql_query
($query
)
;
while
($row
=
mysql_fetch_array
($resource
)
)
{
echo
"Имя:"
.
$row
[
"name"
]
.
" \n " ; } |
$resource = mysql_query($query);
while($row = mysql_fetch_array($resource))
{
echo "Имя:".$row["name"]."
\n";
}
Достаточно просто не правда ли? Ну что ж, идем дальше. Если вы хотите получить скажем все номера строк, где значение поля surname будет равно Иванов , то запрос будет уже иметь следующий вид:
К примеру на нужно вывести фамилию из строки под номером 10 , то запрос перепишем следующим образом:
После выполнения подобного запроса результатом будет только одна строка, и соответственно нет смысла создавать цикл while и загонять все в массив. Будем использовать более простой код:
$resource = mysql_query($query); $row = mysql_fetch_row($resource); echo "Фамилия десятого человека в списке: ".$row."\n";
Если вы внимательно присмотритесь, то увидите новую функцию "mysql_fetch_row()" , а ранее мы использовали "mysql_fetch_array()" . Данная функция позволяет получить значения полей (или одного поля) какой-то конкретной строки. Так как мы получали только фамилию, а это один элемент, то обратиться к нему мы можем с помощью $row вот так $row; . На этом рассмотрение подобных запросов закончим пока что и двинемся быстренько дальше.
Чтобы добавить в таблицу "table_name" поле "middlename" (отчество) после surname :
| 1 | $query = "ALTER TABLE `table_name` ADD `middlename` VARCHAR(50) NOT NULL AFTER `surname`" ; |
$query = "ALTER TABLE `table_name` ADD `middlename` VARCHAR(50) NOT NULL AFTER `surname`";
Кроме знаков равенства, при использовании MySQL - запросов можно использовать такое понятие как "похоже на" . Выполним следующий запрос, и получим все записи из таблицы, где в фамилии встречается "ов" :
Использование знака "%" в начале или конце обозначает, что "ов" может быть в любой части слова. Рассмотрим теперь пример где мы выбираем данные по букве "В" в начале имени Обратите внимание на расположение знака "%" .
Следующий запрос на получение максимального значения поля id:
$query = "ALTER TABLE `table_name` DROP `surname`";
И теперь полностью удалим еще нашу таблицу "table_name" :
| 1 | $query = "DROP TABLE `table_name`" ; |
$query = "DROP TABLE `table_name`";
На этом пожалуй мы и закончим. Подводя итоги статьи, мы рассмотрели построение основных запросов, вывод данных из базы MySQL, подключение к базе. Хотелось бы еще уточнить для запросов на получение (SELECT) мы можем использовать функцию - mysql_query() . Вот собственно и все, что я хотел вам рассказать. При возникновении вопросов или в случае появления дополнений к статье пишите в комментарии.
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.