Byla vydána nová verze 10.3 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání. Přidána byla podpora Orange Pi 4 LTS. Přibyl balíček Prometheus.
Implementace VPN softwaru WireGuard (Wikipedie) pro Windows, tj. WireGuard pro Windows a WireGuardNT, dospěly do verze 1.0.
V Pekingu dnes proběhl 2. ročník půlmaratonu humanoidních robotů. První 3 místa obsadili roboti Honor Lightning v různých týmech. Nový rekord autonomního robota je 50 minut a 26 sekund. Operátorem řízený robot to zvládl i s pádem za 48 minut a 19 sekund. Řízení roboti měli časovou penalizaci 20 %. Před rokem nejrychlejší robot zvládl půlmaraton za 2 hodiny 40 minut a 42 sekund. Aktuální lidský rekord drží Jacob Kiplimo z Ugandy s časem 57 minut a 20 sekund [𝕏].
Stanislav Fort, vedoucí vědecký pracovník z Vlčkovy 'kyberbezpečnostní' firmy AISLE, zkoumal dopady Anthropic Mythos (nový AI model od Anthropicu zaměřený na hledání chyb, který před nedávnem vyplašil celý svět) a předvedl, že schopnosti umělé inteligence nejsou lineárně závislé na velikosti nebo ceně modelu a dokázal, že i některé otevřené modely zvládly v řadě testů odhalit ve zdrojových kódech stejné chyby jako Mythos (například FreeBSD CVE-2026-4747) a to s výrazně nižšími provozními náklady.
Federální návrh zákona H.R.8250 'Parents Decide Act', 13. dubna předložený demokratem Joshem Gottheimerem a podpořený republikánkou Elise Stefanik coby spolupředkladatelkou (cosponsor), by v případě svého schválení nařizoval všem výrobcům operačních systémů při nastavování zařízení ověřovat věk uživatelů a při používání poskytovat tento věkový údaj aplikacím třetích stran. Hlavní rozdíl oproti kalifornskému zákonu AB 1043 a kolorádskému SB26-051 je ten, že federální návrh by platil rovnou pro celé USA.
Qwen (čínská firma Alibaba Cloud) představila novou verzi svého modelu, Qwen3.6‑35B‑A3B. Jedná se o multimodální MoE model s 35 miliardami parametrů (3B aktivních), nativní kontextovou délkou až 262 144 tokenů, 'silným multimodálním vnímáním a schopností uvažování' a 'výjimečnou schopností agentického kódování, která se může měřit s mnohem rozsáhlejšími modely'. Model a dokumentace jsou volně dostupné na Hugging Face, případně na čínském Modelscope. Návod na spuštění je už i na Unsloth.
Sniffnet, tj. multiplatformní (Windows, macOS a Linux) open source grafická aplikace pro sledování internetového provozu, byl vydán ve verzi 1.5. V přehledu novinek je vypíchnuta identifikace aplikací komunikujících po síti.
V programovacím jazyce Go naprogramovaná webová aplikace pro spolupráci na zdrojových kódech pomocí gitu Forgejo byla vydána ve verzi 15.0 (Mastodon). Forgejo je fork Gitei.
Současně se SUSECON 2026 proběhne příští čtvrtek v Praze také komunitní Open Developer Summit (ODS) zaměřený na open source a openSUSE. Akce se koná ve čtvrtek 23. 4. (poslední den SUSECONu) v Hilton Prague (místnost Berlin 3) a je zcela zdarma, bez nutnosti registrace na SUSECON. Na programu jsou témata jako automatizace (AutoYaST), DevOps, AI v terminálu, bezpečnost, RISC-V nebo image-based systémy. Všichni jste srdečně zváni.
Český úřad zeměměřický a katastrální zavedl u anonymního nahlížení do katastru nemovitostí novou CAPTCHA ve formě mapové puzzle: nepřihlášení uživatelé musí nově správně otočit devět dlaždic v 3x3 poli tak, aby dohromady daly souvislý obrázek výseče reálné mapy, přičemž na to mají pouze jeden časově omezený pokus. Test je podle uživatelů i odborníků příliš obtížný a na sociálních sítích pochopitelně schytává zaslouženou kritiku a
… více »Předem se omlouvám, za delší popis situace. Mám dvě tabulky, jedna je velká (milion záznamů) a druhá je číselník.
Struktura tabulek:
CREATE TABLE `tab` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `login` char(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `login` ( `login` ) ) ENGINE=MyISAM; CREATE TABLE `user` ( `login` char(1) NOT NULL, `name` varchar(30) NOT NULL, PRIMARY KEY ( `login` ) ) ENGINE=MyISAM;
Naplním daty číselník:
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('a', 'AAA');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('b', 'BBB');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('c', 'CCC');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('d', 'DDD');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('e', 'EEE');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('f', 'FFF');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('g', 'GGG');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('h', 'HHH');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('i', 'III');
INSERT INTO `user` (`login`, `name`) VALUES ('j', 'JJJ');
A pomocí PHP velkou tabulku náhodnými údaji:
for ($i = 0; $i < 1000000; $i++)
mysql_query("INSERT INTO `tab` (`login`) VALUES ('".chr(rand(97,106))."')");
Nyní potřebuji provést následující dotaz:
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS `tab`.`id`, `tab`.`login`, `user`.`name` FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` ORDER BY `tab`.`id` DESC LIMIT 1; +---------+-------+------+ | id | login | name | +---------+-------+------+ | 1000000 | i | III | +---------+-------+------+ 1 row in set (2.58 sec)
Co mě vadí, je doba trvání dotazu. Pokud odstraním SQL_CALC_FOUND_ROWS, dotaz se zrychlí:
SELECT `tab`.`id`, `tab`.`login`, `user`.`name` FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` ORDER BY `tab`.`id` DESC LIMIT 1; +---------+-------+------+ | id | login | name | +---------+-------+------+ | 1000000 | i | III | +---------+-------+------+ 1 row in set (0.01 sec)
Nebo když odstraním LEFT JOIN, dotaz se opět zrychlí:
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS `tab`.`id`, `tab`.`login` FROM `tab` ORDER BY `tab`.`id` DESC LIMIT 1; +---------+-------+ | id | login | +---------+-------+ | 1000000 | i | +---------+-------+ 1 row in set (0.32 sec)
Kupodivu, když přidám WHERE, tak se dotaz také zrychlí:
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS `tab`.`id`, `tab`.`login`, `user`.`name` FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` WHERE `tab`.`login`='a' ORDER BY `tab`.`id` DESC LIMIT 1; +--------+-------+------+ | id | login | name | +--------+-------+------+ | 999998 | a | AAA | +--------+-------+------+ 1 row in set (0.17 sec)
Jenže já bych potřeboval zrychlit ten první dotaz, ale nevím jak na to. Může mi někdo poradit, či vysvětlit proč dostávám tak rozdílné časy?
Ještě dodávám, že to testuji na openSUSE 11.1 a na MySQL 5 z distribuce.
SQL_CALC_FOUND_ROWS server vykonává ten dotaz jako by tam nebyl ten LIMIT 1, aby zjistil, kolik bude řádků (tudíž bez toho WHERE to bude asi full-scan) a teprve pak to ořeže?
Nevyšlo by rychleji ptát se na počet řádků pomocí dalšího COUNT(*) dotazu (to by měl stačit průchod přes index)?
BTW - indexy máte vytvořené?
SQL_CALC_FOUND_ROWS je rychlejší, protože v tom druhém dotazu používáte LIMIT – s ním databázi stačí, když najde první výsledek, a ten vám vrátí. Když ale musí spočítat SQL_CALC_FOUND_ROWS, musí stejně dotaz provést celý, jako by tam LIMIT nebyl.
Díky za náměty a rady. Všechny jsem je postupně vyzkoušel a navíc jsem ještě zkusil změnit engine na InnoDB. Změna enginu zrychlila dotaz více jak dvakrát. Provést dotaz bez SQL_CALC_FOUND_ROWS a následně použít COUNT(*) opět zrychlilo dotaz dvakrát. Pokud jsem tabulky spojil přes TINYINT došlo je k malému zrychlení. Vítězem je tedy kombinace všech návrhů:
CREATE TABLE `tab` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `login` TINYINT NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `login` ( `login` ) ) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE `user` ( `login` TINYINT NOT NULL, `name` varchar(30) NOT NULL, PRIMARY KEY ( `login` ) ) ENGINE=InnoDB;
Naplnit daty
SELECT `tab`.`id`, `tab`.`login`, `user`.`name` FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` ORDER BY `tab`.`id` DESC LIMIT 1; +---------+-------+------+ | id | login | name | +---------+-------+------+ | 1000000 | 5 | EEE | +---------+-------+------+ 1 row in set (0.00 sec) SELECT count(*) FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` ORDER BY `tab`.`id` DESC; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1000000 | +----------+ 1 row in set (0.49 sec)
Což je pětinásobné zrychlení. Nevýhodou je u enginu InnoDB delší vkládání dat a absence fulltexty. Všem díky.
SELECT count(*) FROM `tab` LEFT JOIN `user` ON `tab`.`login` = `user`.`login` ORDER BY `tab`.`id` DESC; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1000000 | +----------+ 1 row in set (0.49 sec)Což je pětinásobné zrychlení. Nevýhodou je u enginu InnoDB delší vkládání dat a absence fulltexty. Všem díky.
A ešte sa Ti to urýchli asi miliónkrát, keď odtiaľ vyhodíš ten zbytočný LEFT JOIN a ORDER BY: 
SELECT count(*) FROM `tab`; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1000000 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
Špatný nápad to není, on je dokonce skvělý. Celé je to ve třídě, která se stará o zobrazení jakéhokoli SQL dotazu v prohlížeči, ta třída se stará o stránkování. K tomu potřebuji znát i celkový počet řádků. Takže se ten SQL dotaz musí upravit programem. Zatím je postup následující:
přidám k SQL dotazu LIMIT a provedu dotaz
odstraním vše mezi SELECT a FROM a dám tam COUNT(*)
A teď ještě vyhodit všechny LEFT JOIN a ORDER BY, ale nechat všechny WHERE, GROUP, HAVING. Nepopletl jsem to?
Ak je ten SELECT vyrobený automaticky, tak to takto fungovať nebude... Teda pri tomto jednom by to fungovalo, ale nie je to univerzálne a ani to univerzálne byť nemôže.
Niečo podobné na zobrazovanie listingov používame aj my (komponent, ktorý robí najprv SELECT ... LIMIT OFFSET, a potom z toho odvodí ešte SELECT COUNT), a riešime to tak, že ten druhý SELECT na zistenie počtu riadkov sa tam dá nanútiť, ak automaticky vyrobený SELECT nie je optimálny, alebo nefunguje správne.
Tiskni
Sdílej: