博客
关于我
MySQL 异步查询提高查询速度
阅读量:432 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1420 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

MySQL 异步查询概述

MySQL 异步查询是一种高效的数据处理方式,通过同时处理多个查询请求来提升性能。这种机制特别适合需要快速响应的应用场景。

MySQL 异步查询的优缺点

优点

  • 提升查询速度:异步查询通过并行处理减少了等待时间,能够显著缩短响应时间。
  • 扩展能力强:支持大量并发请求,适合高并发场景。

缺点

  • 资源占用:每次启动异步查询会创建新的线程,可能增加 CPU 和内存负载。
  • 复杂性增加:开发和维护异步查询需要更高的技术门槷。

MySQL 异步查询的实战示例

背景

在处理 100 万数据的 40 张分表时,传统的Union All视图需要 20 多秒,而异步查询能够在 1 秒内完成。

实现方法

主要使用 mysqli_pollreap_async_query 扩展方法。通过循环执行多个查询,立即返回处理。

$table_separate_cnt = 40;$sqls = [];for ($i = 0; $i < $table_separate_cnt; $i++) {    $sql = 'select * from news' . $i;    array_push($sqls, $sql);}$links = [];foreach ($sqls as $sql) {    $link = mysqli_connect($hostname, $username, $password, 'test', '3306');    $link->query($sql, MYSQLI_ASYNC);    $links[$link->thread_id] = $link;}$process = 0;$res = [];do {    $r_array = $e_array = $reject = $links;    if (!($ret = mysqli_poll($r_array, $e_array, $reject, 2))) {        continue;    }    foreach ($r_array as $link) {        if ($result = $link->reap_async_query()) {            $r = $result->fetch_array();            if ($r) {                $res[] = $r;            }            if (is_object($result)) {                mysqli_free_result($result);            }            unset($links[$link->thread_id]);            $link->close();            $process++;        }    }    foreach ($e_array as $link) {        die;    }    foreach ($reject as $link) {        die;    }} while ($process < $llen);

总结

MySQL 异步查询通过并行处理提升了性能,尤其适合高并发场景。但需要权衡资源消耗和复杂性。

转载地址:http://enuzz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>