Svobodný multiplatformní herní engine Bevy napsaný v Rustu byl vydán ve verzi 0.18. Díky 174 přispěvatelům.
Miliardy korun na digitalizaci služeb státu nestačily. Stát do ní v letech 2020 až 2024 vložil víc než 50 miliard korun, ale původní cíl se nepodařilo splnit. Od loňského února měly být služby státu plně digitalizované a občané měli mít právo komunikovat se státem digitálně. Do tohoto data se povedlo plně digitalizovat 18 procent agendových služeb státu. Dnes to uvedl Nejvyšší kontrolní úřad (NKÚ) v souhrnné zprávě o stavu digitalizace v Česku. Zpráva vychází z výsledků víc než 50 kontrol, které NKÚ v posledních pěti letech v tomto oboru uskutečnil.
Nadace Wikimedia, která je provozovatelem internetové encyklopedie Wikipedia, oznámila u příležitosti 25. výročí vzniku encyklopedie nové licenční dohody s firmami vyvíjejícími umělou inteligenci (AI). Mezi partnery encyklopedie tak nově patří Microsoft, Amazon a Meta Platforms, ale také start-up Perplexity a francouzská společnost Mistral AI. Wikimedia má podobnou dohodu od roku 2022 také se společností Google ze skupiny
… více »D7VK byl vydán ve verzi 1.2. Jedná se o fork DXVK implementující překlad volání Direct3D 5, 6 a 7 na Vulkan. DXVK zvládá Direct3D 8, 9, 10 a 11.
Byla vydána verze 12.0.0 knihovny libvirt (Wikipedie) zastřešující různé virtualizační technologie a vytvářející jednotné rozhraní pro správu virtuálních strojů. Současně byl ve verzi 12.0.0 vydán související modul pro Python libvirt-python. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
CreepyLink.com je nový zkracovač URL adres, 'díky kterému budou vaše odkazy vypadat tak podezřele, jak je to jen možné'. Například odkaz na abclinuxu.cz tento zkracovač převádí do podoby 'https://netflix.web-safe.link/logger_8oIlgs_free_money.php'. Dle prohlášení autora je CreepyLink alternativou ke zkracovači ShadyURL (repozitář na githubu), který dnes již bohužel není v provozu.
Na blogu Raspberry Pi byla představena rozšiřující deska Raspberry Pi AI HAT+ 2 s akcelerátorem Hailo-10 a 8 GB RAM. Na rozdíl od předchozí Raspberry Pi AI HAT+ podporuje generativní AI. Cena desky je 130 dolarů.
Wikipedie slaví 25. výročí svého založení. Vznikla 15. ledna 2001 jako doplňkový projekt k dnes již neexistující encyklopedii Nupedia. Doména wikipedia.org byla zaregistrována 12. ledna 2001. Zítra proběhne v Praze Večer svobodné kultury, který pořádá spolek Wikimedia ČR.
Po více než dvou letech od vydání předchozí verze 2.12 byla vydána nová stabilní verze 2.14 systémového zavaděče GNU GRUB (GRand Unified Bootloader, Wikipedie). Přehled novinek v souboru NEWS a v aktualizované dokumentaci.
Google Chrome 144 byl prohlášen za stabilní. Nejnovější stabilní verze 144.0.7559.59 přináší řadu novinek z hlediska uživatelů i vývojářů. Podrobný přehled v poznámkách k vydání. Opraveno bylo 10 bezpečnostních chyb. Vylepšeny byly také nástroje pro vývojáře (YouTube).
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: