Question

我已经到达了一个查询，它给了我想要的东西，但效率不高，执行时间超过45秒。如何修改以使其更快？

SELECT * 
FROM   (SELECT DISTINCT email, 
                    title, 
                    first_name, 
                    last_name, 
                    'chauntry' AS source, 
                    post_code  AS postcode 
    FROM   chauntry 
    WHERE  mailing_indicator = 1) AS x 
   LEFT JOIN (SELECT email, 
                     Avg(amount_paid)                AS avg_paid, 
                     Count(*)                        AS no_times_booked, 
                     Count(DISTINCT( Month(added) )) AS unique_months 
              FROM   chauntry 
              WHERE  added >= Now() - INTERVAL 1 year 
              GROUP  BY email) AS y 
          ON x.email = y.email

这是数据字段 enter image description here

这是我追查的列标题 enter image description here

Answer 1

为了帮助您提高性能，您确实需要索引。由于您实际上在运行两个不同的查询，因此我的CHAUNTRY表上会有以下索引

首先......首先让mailing_indicator，你直接跳到那些，然后收到电子邮件，这是加入后的基础。你实际上可以扩展索引以包括title，first，last，post_code作为覆盖索引，但这可能是过度的。

( mailing_indicator, email )

您的LEFT JOIN查询，无论mailing_indicator状态如何，您似乎都需要count，avg等。为了帮助优化这个，我会有一个索引

( added, email, amount_paid )

这将是一个覆盖索引，因此引擎不需要转到原始数据页来查询数据，而是直接从索引中获取它们。

关于您的不同月份数量的另外一个注释。你可能会错过一个计数条目。考虑一下月中，例如现在的1月28日。

如果您有2014年1月29日和2015年1月27日的参赛作品，它们将与1相同，而不是2代表两个不同的月份，因为它们跨越月份和年份。您可能希望将其更改为

DATE_FORMAT(added, '%M %Y') as unique_months_yrs

Syntax to create index

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name
    [index_type]
    ON tbl_name (index_col_name,...)
    [index_type]

Create index Chauntry_MailInd_EMail on Chauntry ( mailing_indicator, email );
Create index Chauntry_Add_Email_Paid on Chauntry  ( added, email, amount_paid );

Answer 2

DRapp，感谢详细的反馈 - 关于日期的疏忽。

我们是否正在谈论类似下面的内容以加快我的查询速度？我找不到有关创建覆盖索引的大量信息，下面的内容可疑。

ALTER TABLE `chauntry` 
  ADD INDEX(`mailing_indicator`, `email`); 

ALTER TABLE `chauntry` 
  ADD INDEX covering_index (`added`, `email`, `amount_paid`);

Answer 3

在第一个子查询中使用SELECT DISTINCT，在第二个子查询中使用GROUP BY。这具有相同的效果。

from子句中的子查询通常是多余的，它们会生成未编制索引的派生表。当您对查询运行说明时，您将在执行计划中看到4个表格。这可以重写为没有子查询的查询：

SELECT x.email, 
    x.title, 
    x.first_name, 
    x.last_name, 
    'chauntry' AS source, 
    post_code  AS postcode,
    Avg(y.amount_paid) AS avg_paid, 
    Count(y.email) AS no_times_booked, 
    Count(DISTINCT( Month(y.added) )) AS unique_months
FROM
    chauntry x
LEFT JOIN
    chaunrty y
    ON x.email = y.email AND y.added >= CURRENT_DATE - INTERVAL 1 YEAR
GROUP BY x.email

但是，您的模型未正确规范化，您应该有两个表，一个包含帐户数据，另一个包含付款

mysql查询需要46秒 - 需要更高效

3 个答案: