Question

我正在运行一个过滤下来的聚合查询，并想了解如何获得更好的查询响应时间。

查询（运行，但平均超过400秒）：

select data_date,sum(closeprice) from moving_avgs
where
    symbol in (select distinct symbol from moving_avgs
                where
                ma200_close     >= 5.00 and
                ma200_volume    >= 400000 and
                data_date   = (select min(data_date) from moving_avgs
                                where year(data_date) = 2007) 
                )
group by data_date;

我的EXPLAIN查询读取（格式化为在此环境中读取）：

id:         1
select_type:    PRIMARY
table:      moving_avgs
type:       ALL
possible_keys:  NULL
key:        NULL
key_len:        NULL
ref:        NULL
rows:       6250033
Extra:      Using where; Using temporary; Using filesort

id:         2
select_type:    DEPENDENT SUBQUERY
table:      moving_avgs
type:       unique_subquery
possible_keys:  PRIMARY,symbol,data_date,ma200_close,ma200_volume
key:        PRIMARY
key_len:        29
ref:        func,const
rows:       1
Extra:      Using where

id:         3
select_type:    SUBQUERY
table:      moving_avgs
type:       index
possible_keys:  NULL
key:        data_date
key_len:        3
ref:        NULL
rows:       6250033
Extra:      Using where; Using index

我的my.ini [mysqld]＆amp; [myisamchk]部分阅读（在4GB双处理器AMD笔记本电脑上运行）：

[mysqld]
port        = 3306
socket      = /tmp/mysql.sock
skip-external-locking
key_buffer_size = 512M
max_allowed_packet = 20M
table_open_cache = 256
sort_buffer_size = 8M
read_buffer_size = 8M
read_rnd_buffer_size = 16M
myisam_sort_buffer_size = 256M
thread_cache_size = 8
query_cache_size= 132M
basedir=c:/wamp/bin/mysql/mysql5.5.24
log-error=c:/wamp/logs/mysql.log
datadir=c:/wamp/bin/mysql/mysql5.5.24/data
# Try number of CPU's*2 for thread_concurrency
thread_concurrency = 8

[myisamchk]
key_buffer_size = 256M
sort_buffer_size = 256M
read_buffer = 4M
write_buffer = 4M

谢谢！

Answer 1

你能列出一个SHOW CREATE TABLE的结果吗？

你也可以尝试这个变种，看看需要多长时间：

SELECT  
    data_date,  
    sum(closeprice)  
FROM moving_avgs  
INNER JOIN  
(  
    SELECT distinct symbol  
    FROM moving_avgs  
    WHERE    
        ma200_close     >= 5.00 and    
        ma200_volume    >= 400000 and  
        data_date   =  
        (  
            SELECT min(data_date)  
            FROM moving_avgs  
            WHERE year(data_date) = 2007  
        )   
) symbols ON symbols.symbol = moving_avgs.symbol  
GROUP BY data_date;

我怀疑有三个缓慢的来源（组合或分开）。前两个背后的原因非常简单：

（1）您桌面上的索引可能设计得不尽如人意。我在EXPLAIN信息中没有看到良好的索引用法。

（2）子查询在WHERE中的设计方式可能会强制引擎不使用“符号”上的索引 - 索引可能会失去性能。 EXPLAIN输出看起来像是这种损失。

（3）说明（2）而不谈论索引卷的另一种方式是引擎可能与主子查询（WHERE中的子查询）基于错误地推断与外部查询的关系而效率低下（也就是说，它认为存在一种关系 - 你的查询是一个相关的子查询 - 并且它对这种关系做出了错误的选择。）

[注意：编写WHERE的方式，子查询不是相关查询，可以有效执行，并且可以相对有效地解析IN（尽管可能没有索引的好处）;但是，引擎可能会很难解释这种情况 - 你确实有一个有点复杂的嵌套子查询情况，可能会让引擎弄错了。）

在任何情况下，将子查询移动到连接都可以修复这种情况，因为它消除了引擎尝试将子查询与查询的其余部分无效关联的任何可能性。当子查询是连接的源时，引擎必须先解析它，然后才能考虑查询的其余部分。这消除了关于子查询与引擎可能正在进行的查询之间的关系的任何不良推论。

Answer 2

我怀疑这种情况：

(select min(data_date) from moving_avgs
                            where year(data_date) = 2007)

将会很昂贵，因为它会计算每一行的年份，并且它无法使用data_date上可能存在的任何索引（我们不知道因为你没有'但我们已经向我们展示了表和索引定义。）

如果data_date上有索引，那么你可以让MySQL使用索引将其改为

(select min(data_date) from moving_avgs
where data_date between '01-01-2007' and '12-31-2007')

请注意，这可能不是MySQL指定日期的方式，但您明白了。你给它一个起点和终点，让它使用索引。如果你要求它计算每一行的年份，这是不可能的。

Answer 3

通过1）创建和设置两个my.ini变量：

max_heap_table_size = 256M

tmp_table_size = 512M

并且，2）增加第三个变量：

myisam_sort_buffer_size = 256M

3）删除三个单字段索引并将其替换为四字段索引(INDEX: data_date-ma200_close-ma200_volume-symbol)

我能把时间缩短到178秒。

同时感谢@DWright，通过重新构建查询，它现在已经下降到67秒。

Answer 4

我看到的一种方法是预先计算每年的min（data_date）。这样，您不必为外部查询的每个记录触发SELECT查询。但是，您需要维护此表，以确保在任何时间点始终具有给定年份的最小data_date。

解释MySQL解释和建议以增强查询响应时间

4 个答案: