最近搬主题在检查站点的过程中，发现数据库有几个慢查询，对于热衷于WordPress站点优化的我来说肯定不能接受。查看后显示SQL_CALC_FOUND_ROWS查询数据库为慢查询，于是百度了一番，最终进行捣鼓解决了，接下来搬主题就分享一下解决SQL_CALC_FOUND_ROWS数据库慢查询问题的解决方案。一般我们如果经常查看WordPress日志的话，或者有WordPress站点监测，则有可能看到如下类似慢查询SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS wp_posts.ID FROM wp_posts LEFT JOIN wp_term_relationships ON (wp_posts.ID = wp_term_relationships.object_id) WHERE ?=? AND (
wp_term_relationships.term_taxonomy_id IN (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)
) AND wp_posts.post_type = ? AND (wp_posts.post_status = ?) GROUP BY wp_posts.ID ORDER BY wp_posts.comment_count DESC LIMIT ?, ? 1、什么是SQL_CALC_FOUND_ROWS，为什么它不好？SQL_CALC_FOUND_ROWS是一个较早的MySql函数，用于返回一个数据库查询的总行数。你需要知道一个查询返回的总行数，以便计算分页所需的页数。问题是，这是一个相当古老的函数，没有得到很好的优化，而且效率特别低，会拖慢你的数据库查询。在谷歌上简单搜索一下 “SQL_CALC_FOUND_ROWS”，就会发现一页又一页关于速度的抱怨，以及对使用它或使用COUNT()运行二级查询的比较。一般的共识是，运行二级查询通常更快，因为COUNT()不需要麻烦地加载整个表。不幸的是，在WordPress中有几个地方使用SQL_CALC_FOUND_ROWS，几乎所有的大查询类都使用（WP_Query、WP_User_Query等等），而且它没有显示出很快就会消失的迹象。2、问题分析一般在网站数据量小的时候，基本没什么问题，如果当文章数量到10w+的时候，这个就是一条必现的慢查询，有时候上千条的时候也会偶尔出现。比如首页、分类、标签、搜索页面，只要用到这几个函数，就都会使用SQL_CALC_FOUND_ROWS这个方式。那么，如何解决？这里搬主题使用的是禁用掉SQL_CALC_FOUND_ROWS用法，用一种更加高效的方式，这里我们用EXPLAIN方式，为什么用EXPLAIN而不是count(*)？select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法。count方法可以返回表内精确的行数，每执行一次都会进行一次全表扫描，以避免由于其他连接进行delete和insert引起结果不精确。在某些索引下是好事，但是如果表中有主键，count(*)的速度就会很慢，特别在千万记录以上的大表。如果用 explain 命令速度会快很多，因为 explain 用并不真正执行查询，而是查询优化器【估算】的行数。在一个1500万条记录的表中测试，用select count(*)耗时15s，而用explain耗时0.08秒，两者相差差不多有200倍之多（第一次执行会稍慢，3秒左右）。如下是explain方式：mysql> explain select * from posts;
+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | posts | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12596096 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.08 sec)注意，这里用的是select *，不是select count(*)。select *会返回一行数据，包括估算行数rows，在PHP中我们fetch()，再通过$result['rows']就可以拿到这个预估值。select count(*)则会在extra中有一行Select tables optimized away，不会拿到函数估算值。所以，在对数据准确性要求不高，但是对速度要求很苛刻的场合，绝对有必要用这个估算值代替。你也可以用下面这句，结果和explain一模一样：select TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES where TABLE_NAME='posts';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
| 12596096 |
+------------+
1 row in set (0.04 sec)根据实际情况任选一个，都是同一个东西。3、解决办法关于解决SQL_CALC_FOUND_ROWS数据库慢查询的方法如下，将以下代码放在自己主题文件夹的functions.php文件内：//优化数据库慢查询
if ( ! function_exists( 'banzhuti_set_no_found_rows' ) ) :
/**
* 设置WP_Query的 'no_found_rows' 属性为true，禁用SQL_CALC_FOUND_ROWS
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* @param WP_Query $wp_query The WP_Query instance.
* @return void
*/
function banzhuti_set_no_found_rows( WP_Query $wp_query ) {
$wp_query->set( 'no_found_rows', true );
}
endif;
add_filter( 'pre_get_posts', 'banzhuti_set_no_found_rows', 10, 1 );
if ( ! function_exists( 'banzhuti_set_found_posts' ) ) :
/**
* Workout the pagination values.
*
* 为这个wp_query构建和设置分页结果
*
*/
function banzhuti_set_found_posts( $clauses, WP_Query $wp_query ) {
// Don't proceed if it's a singular page.
if ( $wp_query->is_singular() ) {
return $clauses;
}
global $wpdb;
$where = isset( $clauses[ 'where' ] ) ? $clauses[ 'where' ] : '';
$join = isset( $clauses[ 'join' ] ) ? $clauses[ 'join' ] : '';
$distinct = isset( $clauses[ 'distinct' ] ) ? $clauses[ 'distinct' ] : '';
// 构建并运行查询。将结果设为'found_posts'
// 在我们要运行的主要查询上设置参数.
$wp_query->found_posts = $wpdb->get_var( "SELECT $distinct COUNT(*) FROM {$wpdb->posts} $join WHERE 1=1 $where" );
// 计算出每页应该有多少文章
$posts_per_page = ( ! empty( $wp_query->query_vars['posts_per_page'] ) ? absint( $wp_query->query_vars['posts_per_page'] ) : absint( get_option( 'posts_per_page' ) ) );
// 设置max_num_pages（最大页数）.
$wp_query->max_num_pages = ceil( $wp_query->found_posts / $posts_per_page );
// Return the $clauses so the main query can run.
return $clauses;
}
endif;
add_filter( 'posts_clauses', 'banzhuti_set_found_posts', 10, 2 );保存即可。
THE END
