Question

我希望获得温度读数的给定表的每小时平均温度，行结构：thermometer_id, timestamp (float, julian days), value (float)加上timestamp的升序索引。

要在4天前获得全天，我正在使用此查询：

SELECT 
    ROUND(AVG(value), 2), -- average temperature
    COUNT(*)              -- count of readings
FROM reads
WHERE 
    timestamp >= (julianday(date('now')) - 5) -- between 5 days
    AND 
    timestamp < (julianday(date('now')) - 4)  -- ...and 4 days ago
GROUP BY CAST(timestamp * 24  as int)         -- make hours from floats, group by hours

它运行良好，但它的工作速度非常慢，对于一个9MB的数据库，355k行，完成需要超过半秒，这是令人困惑的长，它不应该超过几十毫秒。它不是很快的硬件（不是ssd），但我准备在树莓派上使用它，相比之下相当慢，它每天可以获得8万多行。

Explain解释原因：

“使用TEMP B-TREE for GROUP BY”

为了快速访问，我尝试在索引中添加day和hour列，但仍然，group by没有使用任何索引。

如何调整此查询或数据库以使此查询更快？

Answer 1

如果使用索引来优化GROUP BY，则无法再优化timestamp搜索（除了使用您的旧SQLite可能没有的skip-scan optimization）。并且通过reads中的所有行，只是因为不匹配的时间戳而将其中的大部分行抛弃，效率不高。

如果SQLite没有自动执行正确的操作，即使在运行ANALYZE之后，您也可以尝试强制它使用特定的索引：

CREATE INDEX rhv ON reads(hour, value);
SELECT ... FROM reads INDEXED BY rhv WHERE timestamp ... GROUP BY hour;

但这不太可能导致查询计划实际上更快。

Answer 2

正如@ Colonel-three-two评论的那样，问题在于=IFERROR(INDEX($8:$8,MATCH(A13,$5:$5,0)),"")上的强制转换和乘法。这种分组将完全省略索引，因此查询时间较慢。当我使用GROUP BY CAST(timestamp * 24 as int)列进行时间比较和分组时，查询立即完成。

如何制作简单的GROUP BY使用索引？

2 个答案: