MySQL的SQL_CALC_FOUND_ROWS
2014-07-17 11:46 youxin 阅读(800) 评论(0) 编辑 收藏 举报分页程序一般由两条SQL组成：
SELECT ... FROM ... WHERE LIMIT ...
如果使用SQL_CALC_FOUND_ROWS的话，一条SQL就可以了：
在得到数据后，通过FOUND_ROWS()可以得到不带LIMIT的结果数：
看上去，似乎SQL_CALC_FOUND_ROWS应该快于COUNT(*)，但实际情况并不是这样简单，请看：
To SQL_CALC_FOUND_ROWS or not to SQL_CALC_FOUND_ROWS?
用数据说话，证明了COUNT(*)相对SQL_CALC_FOUND_ROWS来说更快。不过我觉得这个结论也不全面，某些情况下，SQL_CALC_FOUND_ROWS更有优势，看我的实验：
表结构如下：
`a` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int(10) unsigned NOT NULL,
`c` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`),
KEY `bar` (`b`,`a`)
) ENGINE=MyISAM;
导入一些测试数据：
mysql_query("INSERT INTO foo SET b=ROUND(RAND()*10), c=MD5({$i})");
}
先测试COUNT(*)方式：
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM foo WHERE b = 1");
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10");
}
$end = microtime(true);
echo $end - $start;
结果输出（数据大小视测试机性能而定）：0.75777006149292
再测试SQL_CALC_FOUND_ROWS方式：
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
mysql_query("SELECT SQL_NO_CACHE SQL_CALC_FOUND_ROWS a FROM foo WHERE b = 1 LIMIT 100, 10");
mysql_query("SELECT FOUND_ROWS()");
}
$end = microtime(true);
echo $end - $start;
结果输出（数据大小视测试机性能而定）：0.6681969165802
有数据有真相，那为什么我的实验结论和MySQL Performance Blog的结论相悖呢？这是因为在MySQL Performance Blog的实验里，COUNT(*)查询是执行的的Covering Index，而SQL_CALC_FOUND_ROWS是执行的表查询；而在我的实验里，因为我定义了适当的索引，COUNT(*)和SQL_CALC_FOUND_ROWS都是执行的Covering Index，所以结论出现了差异。
既然使用了Covering Index，就意味着不能再使用SELECT *的形式了，只能使用类似SELECT id这样的形式了，用的列在索引里都能查到，如此说来，我们需要的实际数据从哪来呢？这个很简单，有了主键之后，实际数据可以通过Key/Value形式的缓存获得，这样的架构很常见。
结论：SQL_CALC_FOUND_ROWS如果执行的是Covering Index的话，是很快的！换个角度看，如果COUNT(*)和SQL_CALC_FOUND_ROWS都只能通过表查询来检索，那么分页时，SQL_CALC_FOUND_ROWS同样会快于COUNT(*)，读者可自行测试。
转自：http://kb.cnblogs.com/page/82986/
MySQL之Covering Index
在网上随便搜搜，就能找到大把的关于MySQL优化的文章，不过里面很多都不准确，说个常见的：
SELECT a FROM ... WHERE b = ...
一般来说，很多文章会告诫你类似这样的查询，不要在“a”字段上建立索引，而应该在“b”上建立索引。这样做确实不错，但是很多时候这并不是最佳结果。为什么这样说？让我们先来分析一下查询的处理过程：在执行查询时，系统会查询“b”索引进行定位，然后再利用此定位去表里查询需要的数据“a”。也就是说，在这个过程中存在两次查询，一次是查询索引，另一次是查询表。那有没有办法用一次查询搞定问题呢？有，就是Covering Index！所谓Covering Index，就是说不必查询表文件，单靠查询索引文件即可完成。具体到此例中就是建立一个复合索引“b, a”，当查询进行时，通过复合索引的“b”部分去定位，至于需要的数据“a”，立刻就可以在索引里得到，从而省略了表查询的过程。
如果你想利用Covering Index，那么就要注意SELECT方式，只SElECT必要的字段，千万别SELECT *，因为我们不太可能把所有的字段一起做索引，虽然可以那样做，但那样会让索引文件过大，结果反倒会弄巧成拙。
如何才能确认查询使用了Covering Index呢？很简单，使用explain即可！只要在Extra里出现Using index就说明使用的是Covering Index。
知道了以上这些知识，估计对Coverging Index的了解也差不多了。再举两个例子，让大家印象深点：
（一）比如说在文章系统里统计总数的时候，一般的查询是这样的：
SELECT COUNT(*) FROM articles WHERE category_id = ...
当我们在category_id建立索引后，这个查询使用的就是Covering Index。
参考文档：COUNT(*) vs COUNT(col)
（二）比如说在文章系统里分页显示的时候，一般的查询是这样的：
SELECT id, title, content FROM article ORDER BY created DESC LIMIT 10000, 10;
通常这样的查询会把索引建在created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，改变一下查询：
SELECT id, title, content FROM article
INNER JOIN (
SELECT id FROM article ORDER BY created DESC LIMIT 10000, 10
) AS page USING(id)
此时，建立复合索引"created, id"就可以在子查询里利用上Covering Index，快速定位id，查询效率嗷嗷的。
Covering Index并不是什么很难的概念，但是人们往往会忽视它的价值，希望本文能给你提个醒。
