Question

我正在试图弄清楚如何提高此查询的性能，我相信它可能是我的索引;我的一些想法是，日期可能导致表现不佳或我的订单中的索引错误。还有谁有任何其他建议如何提高非索引相关的速度？谢谢，我期待任何意见！

这是我到目前为止所尝试的内容

 ALTER TABLE data ADD INDEX(data_timestamp, first,last);
 ALTER table data add index(first);
 ALTER table data add index(first);
 ALTER TABLE data add index (data_timestamp);

下面的查询（第二个）为数据库的每一行运行一个子查询，以便在每个点的瞬间获得先前的平均值

select count(*) from data where data_timestamp like '2015-01-01%'; -> 362855

select (select sum(first*last) / sum(last)
FROM data t2
WHERE data_timestamp like '2015-12-18%'
AND t2.data_timestamp <= t1.data_timestamp
), t1.*
FROM data t1
WHERE data_timestamp like '2015-12-18%';

Answer 1

为获得最佳性能，您需要data_timestamp列的索引范围扫描操作。表单查询中的谓词：

  WHERE data_timestamp LIKE '2015-12-18%'

强制MySQL评估表中data_timestamp的每个值，有效地将datetime / timestamp值转换为字符串，然后对转换后的值执行字符串比较。

如果我们使用与日期时间值进行比较的谓词，那么MySQL可以更有效地使用具有data_timestamp作为前导列的索引。例如：

  WHERE data_timestamp >= '2015-12-18'
    AND data_timestamp <  '2015-12-18' + INTERVAL 1 DAY

使用EXPLAIN模式的查询的LIKE输出将显示

type
------
index

这表明查询可以使用索引。但它正在对索引进行全面扫描，查看索引中的每个行。但是可以使用更有效的模式。通过使用范围扫描操作，我们可以允许MySQL快速消除索引中的大量行。如第二个示例中的谓词查询将（应该）显示：

type
------
range

这将改善从大型集合中提取相对较少行数的查询的性能。

更多解释，如果我没有说清楚。写作：

  WHERE ts_col LIKE '2015-12-18%'

与写作

实际上相同

  WHERE CONVERT(ts_col,CHAR(18)) LIKE '2015-12-18%'

这迫使MySQL对表中每个行的ts_col中的值执行CONVERT操作。

BOTTOM LINE

不要强制从表中进行不必要的数据类型转换。而是将列与其本机数据类型进行比较。

Answer 2

您可以对数据库执行“解释”查询，以弄清楚发生了什么。只需在任何查询之前写下“解释”。

不必为第一个和最后一个添加索引。您只搜索data_timestamp字段，这是您需要的唯一索引。

另一方面，您可能在日期列中使用“like％”时遇到问题。检查是否有其他替代方法可以做同样的事情。如果data_timestamp是文本列，则应向该字段添加全文索引。如果data_timestamp是日期列，请使用“between”而不是“like”。 “explain”告诉您查询使用了哪个索引。

Answer 3

对于此查询，您只需要ALTER TABLE tic_data add index (data_timestamp)。但data_timestamp必须为CHAR或VARCHAR类型（您使用LIKE <string%>进行扫描）。

Mysql性能调优

3 个答案: