php页面文件和mysql数据库怎么放到本地服务器里？放到什么位置？

下载整个程序不一定放在本地就可以跑的通，要配置好相关的配置文件才可以。

dos下面进入mysql的bin文件夹下面，执行mysql

-uroot

-p *** 作，输入密码，进行数据库 *** 作。

Access

denied

for

user

'root'@'localhost'

(using

password:

NO)

是数据库连接项出错。查看连接数据库的配置文件，用户名，密码是否正确

压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。

1.1 压缩能力强的产品

表压缩后从磁盘占用上看要比原始表要小很多。如果你熟悉列式数据库，那对这个概念一定不陌生。比如，基于 PostgreSQL 的列式数据库 Greenplum；早期基于 MySQL 的列式数据库 inforbright；或者 Percona 的产品 tokudb 等，都是有压缩能力非常强的数据库产品。

1.2 为什么要用压缩表？

情景一：磁盘大小为 1T，不算其他的空间占用，只能存放 10 张 100G 大小的表。如果这些表以一定的比率压缩后，比如每张表从 100G 压缩到 10G，那同样的磁盘可以存放 100 张表，表的容量是原来的 10 倍。情景二：默认 MySQL 页大小 16K，而 OS 文件系统一般块大小为 4K，所以在 MySQL 在刷脏页的过程中，有一定的概率出现页没写全而导致数据坏掉的情形。比如 16K 的页写了 12K，剩下 4K 没写成功，导致 MySQL 页数据损坏。这个时候就算通过 Redo Log 也恢复不了，因为几乎有所有的关系数据库采用的 Redo Log 都记录了数据页的偏移量，此时就算通过 Redo Log 恢复后，数据也是错误的。所以 MySQL 在刷脏数据之前，会把这部分数据先写入共享表空间里的 DOUBLE WRITE BUFFER 区域来避免这种异常。此时如果 MySQL 采用压缩表，并且每张表页大小和磁盘块大小一致，比如也是 4K，那 DOUBLE WRITE BUFFER 就可以不需要，这部分开销就可以规避掉了。查看文件系统的块大小：

root@ytt-pc:/home/ytt#  tune2fs -l /dev/mapper/ytt--pc--vg-root  | grep -i 'block size'Block size:               4096

1.3 压缩表的优势

压缩表的优点非常明显，占用磁盘空间小！由于占用空间小，从磁盘置换到内存以及之后经过网络传输都非常节省资源。

简单来讲：节省磁盘 IO，减少网络 IO。

1.4 压缩表的缺陷

当然压缩表也有缺点，压缩表的写入（INSERT,UPDATE,DELETE）比普通表要消耗更多的 CPU 资源。

压缩表的写入涉及到解压数据，更新数据，再压缩数据，比普通表多了解压和再压缩两个步骤，压缩和解压缩需要消耗一定的 CPU 资源。所以需要选择一个比较优化的压缩算法。

1.5 MySQL 支持的压缩算法

这块是 MySQL 所有涉及到压缩的基础，不仅仅用于压缩表，也用于其它地方。比如客户端请求到 MySQL 服务端的数据压缩；主从之间的压缩传输；利用克隆插件来复制数据库 *** 作的压缩传输等等。

从下面结果可以看到 MySQL 支持的压缩算法为 zlib 和 zstd，MySQL 默认压缩算法为 zlib，当然你也可以选择非 zlib 算法，比如 zstd。至于哪种压缩算法最优，暂时没办法简单量化，依赖表中的数据分布或者业务请求。

很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。

我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 0, 15

这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。

CREATE TABLE city (

id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

city varchar(128) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

) ENGINE=InnoDB

真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：

SELECT *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15

上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。

对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。

SELECT COUNT(*)

FROM city

然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。

SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *

FROM city

ORDER BY id DESC

LIMIT 100000, 15

这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。

下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。

高效的计算行数

如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。

我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些 *** 作导致缓存失效时，执行下面的语句：

SELECT COUNT(*)

FROM city

USE INDEX(PRIMARY)

获取记录

下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。

CREATE TABLE news(

id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(128) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB

一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。

SELECT *

FROM news WHERE id <$last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage

查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。

SELECT *

FROM news WHERE id >$last_id

ORDER BY id ASC

LIMIT $perpage

上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。

SELECT id

FROM (

SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt

FROM news

JOIN (SELECT @cnt:= 0)T

WHERE id <$last_id

ORDER BY id DESC

LIMIT $perpage * $buttons

)C

WHERE cnt = 0

通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。

如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。

SET p:= 0

UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC

当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。

UPDATE pagination T

JOIN (

SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page

FROM news

ORDER BY id

)C

ON C.id = T.id

SET T.page = C.page

现在想获取任意一页的元素就很简单了：

SELECT *

FROM news A

JOIN pagination B ON A.id=B.ID

WHERE page=$offset

还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。

CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))

SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random

FROM city

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random

接下来就可以向下面一样执行分页查询了。

SELECT *

FROM _tmp

WHERE OFFSET >= $offset

ORDER BY OFFSET

LIMIT $perpage

简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。

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