MySQL 优化：在查询内部或外部执行数学运算？答案

【问题标题】：MySQL optimization: Perform Maths operation inside or outside of a query?MySQL 优化：在查询内部或外部执行数学运算？
【发布时间】：2011-07-07 12:46:11
【问题描述】：

我有一种强烈的感觉，即查询本身不需要的所有数学运算都应该在查询之外执行。例如：

$result = mysql_query(SELECT a, a*b/c as score FROM table)
while ($row = mysql_fetch_assoc($result))
{
    echo $row['a'].' score: '.$row['score'].<br>;
}

对比：

$result = mysql_query(SELECT a, b, c FROM table)
while ($row = mysql_fetch_assoc($result))
{
    echo $row['a'].' score: '.$row['a']*$row['b']/$row['c'].<br>;
}

第二个选项通常会更好，尤其是复杂的表连接等。这是我的怀疑，我只是缺乏确认。 . .

【问题讨论】：

我正在测试一个特定的实例，我想知道一个更普遍的趋势——也许也是这种情况的一个原因。 . .

标签： php mysql query-optimization

【解决方案1】：

更快取决于所涉及的机器，如果您是在为一位用户谈论更快的话。如果您说的是让 100 万用户访问网站更快，那么在 PHP 中进行这些计算会更有效。

运行 PHP 的网络服务器的负载很容易分布在大量机器上。这些机器可以并行运行，处理访问者的请求并从数据库中获取必要的信息。然而，数据库并不容易并行运行。复制或分片等问题很复杂，可能需要专业软件和适当组织的数据才能正常运行。与将另一个 PHP 安装添加到服务器阵列相比，这些解决方案的成本很高。

正因为如此，数据库机器上一个 CPU 周期的价值远比网络服务器上的一个 CPU 周期更有价值。因此，您应该在 CPU 周期更便宜且更易于并行化的网络服务器上执行这些数学函数。

这还假设数据库在执行计算时没有保持打开任何类型的数据锁。如果是这样，那么您不仅在使用宝贵的 CPU 周期，而且还在直接锁定其他用户的数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

在数据库中做会更好，因为你可以在一台机器上运行应用程序，而在另一台机器上运行数据库，也就是说，我会平衡你的整体性能。特别是在廉价的托管服务中，他们通常会这样做，将应用程序放在另一台机器上的数据库中。

【讨论】：

【解决方案3】：

我的感觉是，考虑到您的查询设置，从长远来看，在数据库中进行数学运算会更有效率。在select a,b,c 版本中，PHP 必须创建 3 个元素并为获取的每一行填充它们。

使用数据库内版本，仅创建 2 个元素，因此您将创建时间缩短了 33%。无论哪种方式，都必须进行计算，因此没有多少节省的方式。

现在，如果您确实需要将 b 和 c 值公开给您的代码，那么在数据库中进行计算就没有意义了，您需要在结果中添加更多字段设置其伴随的创建/处理/填充开销。

不过，您应该对这两个版本进行基准测试。在一种情况下有效的方法在另一种情况下可能比没用的更糟糕，只有一些测试才能表明哪种情况更好。

【讨论】：

【解决方案4】：

我怀疑这可能是一个瓶颈。
特别是对于复杂的表连接等，其中一个文件排序会将这些数学运算结果乘以 1000 倍

但是，您始终可以将查询附加到 BENCHMARK 关键字并进行一些测量

BENCHMARK 1000 SELECT a, a*b/c as score FROM table

【讨论】：

【解决方案5】：

查询中的数学一般没有问题，除非它在 WHERE 子句中。示例：

SELECT a, b, c FROM table WHERE a*b=c

这使得使用索引变得相当不可能。

SELECT a*b/c FROM table

没问题。

【讨论】：

【解决方案6】：

如果一种方式相对于另一种方式有任何性能优势，那么它可能会非常微不足道，使其更像是偏好问题而不是优化问题。

我个人更喜欢在查询中使用它，因为我觉得它将计算封装在数据层中。

此外，虽然它不适用于您的具体示例，但您向数据库引擎提供的关于您最终尝试做什么的信息越多，它向查询优化器提供的信息就越多。如果您将计算放在 SQL 中，从理论上讲，查询实际上可能会运行得更快。

【讨论】：

【解决方案7】：

我总体上同意。在查询中从源中提取数据，在调用/脚本环境中操作数据。

除非您的查询变得非常复杂，否则我不会太担心效率/速度，但这似乎仍然是正确的做法。

【讨论】：