WordPress网站10W+数据，数据库查询优化。
WordPress在查询post列表时，默认会同时把文章数量也查询出来，
使用这种方式的有：get_posts 、query_posts和WP_Query。
get_posts在4.6.1+已经不用SQL_CALC_FOUND_ROWS，但是query_posts和WP_Query还是会用，所以还须优化。
具体语句如下：
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS wp_posts.ID FROM wp_posts WHERE 1=1 AND wp_posts.post_type = 'post' AND (wp_posts.post_status = 'publish' ) ORDER BY wp_posts.post_date DESC LIMIT 0, 20 SELECT FOUND_ROWS()
这在网站数据量小的时候，不会引起什么问题，
但是当post数量到10w+的时候，这个就是一条必现的慢查询，
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。
如何解决？
方法一：
彻底禁用SQL_CALC_FOUND_ROWS
放在functions.php文件即可：
add_action('pre_get_posts', 'wndt_post_filter');
function wndt_post_filter($query) {
if (is_admin() or !$query->is_main_query()) {
return $query;
}
// 禁止查询 SQL_CALC_FOUND_ROWS
$query->set('no_found_rows', true);
}
方法二：
如果仍然需要查询文章数量，使用更加高效的EXPLAIN方式代替SQL_CALC_FOUND_ROWS
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
具体代码如下，放在functions.php文件即可：
if ( ! function_exists( 'maizi_set_no_found_rows' ) ) {
/**
* 设置WP_Query的 'no_found_rows' 属性为true，禁用SQL_CALC_FOUND_ROWS
*
* @param WP_Query $wp_query WP_Query实例
* @return void
*/
function maizi_set_no_found_rows(\WP_Query $wp_query)
{
$wp_query->set('no_found_rows', true);
}
}
add_filter( 'pre_get_posts', 'maizi_set_no_found_rows', 10, 1 );
if ( ! function_exists( 'maizi_set_found_posts' ) ) {
/**
* 使用 EXPLAIN 方式重构
*/
function maizi_set_found_posts($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'] : '';
$wp_query->found_posts = (int)$wpdb->get_row("EXPLAIN SELECT $distinct * FROM {$wpdb->posts} $join WHERE 1=1 $where")->rows;
$posts_per_page = (!empty($wp_query->query_vars['posts_per_page']) ? absint($wp_query->query_vars['posts_per_page']) : absint(get_option('posts_per_page')));
$wp_query->max_num_pages = ceil($wp_query->found_posts / $posts_per_page);
return $clauses;
}
}
add_filter( 'posts_clauses', 'maizi_set_found_posts', 10, 2 );
为什么用EXPLAIN而不是count(*)？
select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法。
count方法可以返回表内精确的行数，每执行一次都会进行一次全表扫描，
以避免由于其他连接进行delete和insert引起结果不精确。
在某些索引下是好事，但是如果表中有主键，count(*)的速度就会很慢，特别在千万记录以上的大表。
如果用 explain 命令速度会快很多，因为 explain 用并不真正执行查询，而是查询优化器【估算】的行数。
在一个1500万条记录的表中测试，用select count(*)耗时15s，而用explain耗时0.08秒，
两者相差差不多有200倍之多（第一次执行会稍慢，3秒左右）。
如下是explain方式：
mysql> explain select * from posts; +----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | posts | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 12596096 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------------+------------+------+---------------+------+---------+------+----------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.08 sec)
注意，这里用的是select *，不是select count(*)。
select *会返回一行数据，包括估算行数rows，在PHP中我们fetch()，再通过$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。
原文：
https://www.awaimai.com/2686.html
https://www.awaimai.com/2547.html
