Byla vydána Beta 1 verze KDE 6 (Plasma, Frameworks a Gear) postavené na Qt 6. Testovat lze například v distribuci KDE Neon. Stabilní verze je plánována na konec února 2024. Předchozí velké vydání 5 vylo vydáno téměř před 10 lety (červenec 2014).
Open-source webmail Roundcube se připojil k balíku aplikací Nextcloudu. Převzetí firmou Nextcloud ale plánováno není, pouze integrace a podpoření vývoje.
Stability AI představila SDXL Turbo, tj. umělou inteligenci pro generování obrázků z textového popisu v reálném čase, viz ukázka na YouTube.
Svobodná webová platforma pro sdílení a přehrávání videí PeerTube (Wikipedie) byla vydána v nové major verzi 6. Přehled novinek i s náhledy a videi v oficiálním oznámení a na GitHubu (6.0.0, 6.0.1).
S eDoklady lze mít od ledna 2024 občanku v mobilní aplikaci [Digitální a informační agentura – DIA].
Google představil novou doménu nejvyššího řádu: .meme. Viz například knowyour.meme nebo find.meme.
IKEA představila 3 senzory pro chytrou domácnost: senzor na dveře a okna PARASOLL, bezdrátový pohybový senzor VALLHORN a senzor úniku vody BADRING. Budou kompatibilní s Home Assistant?
Weston, referenční implementace kompozitoru pro Wayland, byl vydán ve verzi 13.0.0. Přehled novinek v oznámení.
Laboratoře CZ.NIC vydaly novou verzi 4.23.0 aplikace Datovka, tj. svobodné multiplatformní desktopové aplikace pro přístup k datovým schránkám a k trvalému uchovávání datových zpráv v lokální databázi. Přidána byla podpora pro velkoobjemové datové zprávy (VoDZ) a pro typy datových schránek PFO_ARCH, PFO_AIAT a PFO_AZI. Další novinkou je pamatování velikosti dialogových oken, pozice ovládacích prvků, šířek sloupců a řazení položek
… více »Distribuce Tails specializující se ochranu online soukromí uživatele byla vydána ve verzi 5.20. Mimo jiné aktualizuje Tor Browser (13.0.4) a Thunderbird (115.5), opravuje několik chyb.
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: