使用 WordPress 作为程序时,如果 WordPress 网站的文章数量超过 10 万,即使网站服务器的配置很强大,网站的打开速度基本上也会很慢。这时我们就需要对网站进行优化。这是因为 WordPress 在查询文章列表时,默认也会查询文章数。这对于少量的网站数据应该不会造成任何问题,但是对于大量的文章是不可避免的。慢查询。主机引用的一位用户告诉我们,他的网站有 40 万篇文章,打开首页需要一两分钟,甚至首页或文章页也经常打不开。
WordPress 网站查询慢的原因:WordPress 在查询帖子列表时,默认也会查询帖子数。使用此方法:get_posts、query_posts 和 WP_Query。get_posts 在 4.6.1+中没有使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,但是 query_posts 和 WP_Query 仍然使用,所以需要优化。
那么如何解决 WordPress 文章过多导致网站慢的问题呢?
方法一:完全禁用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,将以下的代码放到 functions.php 文件中:
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、如果您还需要查询文章数,请使用更高效的 EXPLAIN 方法代替 SQL_CALC_FOUND_ROWS,以更高效的方式禁用 SQL_CALC_FOUND_ROWS。这里我们使用 EXPLAIN 方法。
具体代码如下,将以下的代码放在 functions.php 文件中。
if ( ! function_exists( 'zjck_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 zjck_set_no_found_rows(\WP_Query $wp_query)
{
$wp_query->set('no_found_rows', true);
}
}
add_filter( 'pre_get_posts', 'zjck_set_no_found_rows', 10, 1 );
if ( ! function_exists( 'zjck_set_found_posts' ) ) {
/**
* 使用 EXPLAIN 方式重构
*/
function zjck_set_found_posts($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', 'zjck_set_found_posts', 10, 2 );
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