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查询的高效与表结构以及表索引,表字段类型都是有很大关系。你在表中设置 区分男装与女装的字段(比如:sex) 为 tinyint 类型,长度为1。0代表女,1代表男,然后给这个字段 sex 加上索引。
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支持分布式搜索;提供文档摘要生成;提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索 支持布尔,短语, 和近义词查询;支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个);支持每个文档多属性;支持断词;支持单字节编码与UTF-8编码。
你这只有两句sql远远不需要去优化什么sql,代码也中规中矩,没必要做什么优化吧,慢可能是你其他原因。
mysql数据中有多种索引类型,primarykey,unique,normal,但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引,全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构,都是基于BTREE的讨论。
2个方面:sql语句优化,缓存。sql语句中select * from 表 不需要全部信息的话就尽量不要用*,要哪个字段就写哪个,不要怕写。如今php中有许多的缓存方式,有模板缓存,sql查询缓存。
那就用sphinx 技术,目前这个是最好的,没有之一。下面是我百度百科弄过来的,怎么使用还得你自己看白皮书了。
办法就是一次性全查询出来,然后用PHP程序来处理,优点是减少数据库连接查询次数,提高效率,缺点就是,有可能会多写一部分php代码。总的来说php的处理速度要比循环查询要效率高。
应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
找到你mysql的安装目录,打开my.ini,如果是Linux服务器,那就是my.conf;然后在[mysqld]选项下面添加:skip-name-resolve 这个选项的意思是:禁用DNS解析,连接速度会快很多。
使用多个 MySQL 服务器(复制或者 Percona XtraDB Cluster)可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
你这只有两句sql远远不需要去优化什么sql,代码也中规中矩,没必要做什么优化吧,慢可能是你其他原因。
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