Question

我有一个Raspberry Pi，我一直用它来记录从一堆1-Wire传感器收集的家庭温度数据。数据已经在几年内被收集到MySQL数据库中。我使用Raspbian发行版和默认的MySQL配置。我现在有一个包含超过一百万条记录的表格，我的Pi正在非常缓慢地运行查询。

以下是TemperatureRecords表的说明：

+--------------+----------+------+-----+---------------------+-------+
| Field        | Type     | Null | Key | Default             | Extra |
+--------------+----------+------+-----+---------------------+-------+
| timeRecorded | datetime | NO   | PRI | 0000-00-00 00:00:00 |       |
| sensorName   | char(3)  | NO   | PRI |                     |       |
| tempValue    | float    | YES  |     | NULL                |       |
+--------------+----------+------+-----+---------------------+-------+

我记录了日期和时间，3个字符的传感器名称和温度值。我想运行两个查询，一个用于选择某个传感器的当前（最近）温度，另一个用于选择当天的最高温度。

当前温度示例：

SELECT ROUND(tempValue, 1) as tempValue 
FROM TemperatureRecords 
WHERE DATE(timeRecorded) = '2015-01-20' AND HOUR(timeRecorded) = '20' AND sensorName = 'abc' 
ORDER BY timeRecorded DESC LIMIT 1;

最高温度示例：

SELECT MAX(tempValue) 
FROM TemperatureRecords 
WHERE DATE(timeRecorded) = '2015-01-20' AND sensorName = 'abc';

不幸的是，这可能需要10-20秒才能完成，这太慢了，特别是当我想从多个传感器检索数据以便立即在网页上显示时。

我已尝试在表中添加其他索引，但这没有任何改进，我不确定我是否完全理解索引。我也尝试将MySQL配置用于/usr/share/doc/mysql-server-5.5/examples/my-small.cnf中的小型系统，我被告知可能会提高性能但无济于事。

我对MySQL的了解有点基础。我现在对Raspberry Pi的期望很高，我的数据已经变得如此之大，或者我有什么办法可以改善我的设置？

Answer 1

罪魁祸首是WHERE DATE(timeRecorded) = '2015-01-20' - 它为所有行计算DATE()（无论它们是否匹配）并且不允许使用索引。

尝试：WHERE timeRecorded >= '2015-01-20 00:00:00' and timeRecorded < '2015-01-21 00:00:00'

有关详情，请参阅this SO question！

Answer 2

调用DATE()之类的方法会立即让您遇到麻烦。这些不能被编入索引，如果没有索引，你就会死在水中。

如果您经常拨打这些电话，请创建一个DATE列，其中包含您正在搜索的数据。您可能还需要一列来捕获您正在提取的小时信息。

数据库规范化原则适用，直到您遇到这样的情况，其中理想形式的速度慢得令人无法接受。在这种情况下，您需要仔细去标准化以解决这些问题。保持这样的数据同步可能很棘手，因此每当对主日期进行更改时，请务必使所有这些派生列保持最新。

如果您可以将其缩小到一段时间，您可能有机会使用DATETIME，例如：

WHERE timeRecorded BETWEEN '2015-01-20 20:00:00' AND '2015-01-20 20:59:99'

如果可行，您的现有索引将适用。

Answer 3

我认为你所追求的是在Raspberry Pi上可以实现的，你只需要改变重处理查询的处理方式。

如果是历史数据，请每天处理数据并保存到另一个（更小，更快）的表格中，以便网页快速引用。

小时平均值也只在每小时运行一次，保存在单独的表格中。

将当前温度放在缓冲表和记录中，但只允许网页访问缓冲表。

它可能不那么准确，但希望差异很小，但你应该看到一个大的速度提升

如何在低规格系统上的大型表上提高MySQL性能？

3 个答案: