MYSQL:SQL_CALC_FOUND_ROWS和count(*)性能比较

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MYSQL:SQL_CALC_FOUND_ROWS和count(*)性能比较

来源: 作者: 时间:2016-02-03 08:56 【

1 创建表: 此处使用了覆盖索引CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Ben` (`aa` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`bb` int(10) unsigned NOT NULL,`cc` varchar(100) NOT NULL,PRIM

1.创建表:

	//此处使用了覆盖索引
	CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Ben` (
	`aa` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`bb` int(10) unsigned NOT NULL,
	`cc` varchar(100) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`aa`),
	KEY `bar` (`bb`,`aa`)
	) ENGINE=MyISAM;
	
	//无覆盖索引
	DROP TABLE IF EXISTS `ben`;
	CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ben` (
	`aa` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`bb` int(10) unsigned NOT NULL,
	`cc` varchar(100) NOT NULL,
	PRIMARY KEY (`aa`),
	KEY `bar` (`bb`)
	) ENGINE=MyISAM;


2.插入100万条数据:

	//插入数据
	function insertData(){
		//数据表中插入100万条数据
		$ben = new Model();
		for($i = 0; $i < 1000000 ; $i++){
			$a = $i % 2 == 0 ? 1 : 0;
			$sql="insert into ben values (null,".$a.",'".md5($i)."')";
			$aa = $ben->query($sql);
		}
	}


3.读取数据,测试程序执行时间:

	function read01(){
		$start = microtime(true);
		$ben = new Model();
		$ben->query("select count(*) from ben where bb=1");
		$ben->query("select aa from ben where bb=1 limit 100,10");
		$end = microtime(true);
		echo $end - $start; //覆盖索引:0.018204927444458,无覆盖索引:0.017701148986816
	}
	function read02(){
		$start = microtime(true);
		$ben = new Model();
		$ben->query("select SQL_CALC_FOUND_ROWS aa from ben where bb=1 limit 100,10");
		$ben->query("select FOUND_ROWS()");
		$end = microtime(true);
		echo $end - $start; //覆盖索引:0.017460823059082,无覆盖索引:0.20762395858765
	}


4.结论:

使用覆盖索引情况下,使用SQL_CALC_FOUND_ROWS性能较高;无覆盖索引情况下,使用count(*)性能较高。另使用innoDB引擎比MyISAM低。

附:

资料一:覆盖索引

select aa from ben where bb = 1;

1)统计总数:
select count(*) from ben where bb=1;
当我们在bb建立索引后,这个查询使用的就是覆盖索引(Covering Index)。

2)在分页操作中:
select id,title,content from ben order by createtTime desc limit 10000,10;

通常这样的查询会把索引建在createdTime字段(其中id是主键),不过当limit偏移很大时,查询效率仍然很低,采用覆盖索引来提升性能:
CREATE INDEX indexName ON ben ('createTime','id'),可以使用explain 查看是否是覆盖索引,出现extra:using index 就是

资料二:引擎MyISAM 和 InnoDB区别

  InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,视具体应用而定。基本的差别为:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持。

MyISAM类型的表强调的是性能,其执行速度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级功能。

  以下是一些细节和具体实现的差别:

  ◆1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。

  ◆2.InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的

是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作是一样的。

  ◆3.对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引,但是在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引。

  ◆4.DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。

  ◆5.LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的,解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表,导入数据后再改成InnoDB表,但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不

适用。

  另外,InnoDB表的行锁也不是绝对的,假如在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表,例如update table set num=1 where name like “%aaa%”

  两种类型最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁.而MyISAM不支持.所以MyISAM往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。

  我作为使用MySQL的用户角度出发,Innodb和MyISAM都是比较喜欢的,但是从我目前运维的数据库平台要达到需求:99.9%的稳定性,方便的扩展性和高可用性来说的话,MyISAM绝对是我

的首选。

  原因如下:

  1、首先我目前平台上承载的大部分项目是读多写少的项目,而MyISAM的读性能是比Innodb强不少的。

  2、MyISAM的索引和数据是分开的,并且索引是有压缩的,内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引,而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的,没有使用压缩从而会造成Innodb比

MyISAM体积庞大不小。

  3、从平台角度来说,经常隔1,2个月就会发生应用开发人员不小心update一个表where写的范围不对,导致这个表没法正常用了,这个时候MyISAM的优越性就体现出来了,随便从当天拷

贝的压缩包取出对应表的文件,随便放到一个数据库目录下,然后dump成sql再导回到主库,并把对应的binlog补上。如果是Innodb,恐怕不可能有这么快速度,别和我说让Innodb定期用导出

xxx.sql机制备份,因为我平台上最小的一个数据库实例的数据量基本都是几十G大小。

  4、从我接触的应用逻辑来说,select count(*) 和order by 是最频繁的,大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作,而这种操作Innodb其实也是会锁表的,很多人以为Innodb是行级

锁,那个只是where对它主键是有效,非主键的都会锁全表的。

  5、还有就是经常有很多应用部门需要我给他们定期某些表的数据,MyISAM的话很方便,只要发给他们对应那表的frm.MYD,MYI的文件,让他们自己在对应版本的数据库启动就行,而

Innodb就需要导出xxx.sql了,因为光给别人文件,受字典数据文件的影响,对方是无法使用的。

  6、如果和MyISAM比insert写操作的话,Innodb还达不到MyISAM的写性能,如果是针对基于索引的update操作,虽然MyISAM可能会逊色Innodb,但是那么高并发的写,从库能否追的上也是

一个问题,还不如通过多实例分库分表架构来解决。

  7、如果是用MyISAM的话,merge引擎可以大大加快应用部门的开发速度,他们只要对这个merge表做一些select count(*)操作,非常适合大项目总量约几亿的rows某一类型(如日志,调查

统计)的业务表。

  当然Innodb也不是绝对不用,用事务的项目如模拟炒股项目,我就是用Innodb的,活跃用户20多万时候,也是很轻松应付了,因此我个人也是很喜欢Innodb的,只是如果从数据库平台应

用出发,我还是会首选MyISAM。

  另外,可能有人会说你MyISAM无法抗太多写操作,但是我可以通过架构来弥补,说个我现有用的数据库平台容量:主从数据总量在几百T以上,每天十多亿 pv的动态页面,还有几个大项

目是通过数据接口方式调用未算进pv总数,(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。而我的整体数据库服务器平均负载都在0.5-1左右。

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