任何人都可以帮助解决以下问题吗? (180352行)
SELECT COUNT(p.stock_id) AS num_products,
p.master_photo, p.product_photo, p.stock_id, p.master, p.title, p.price, p.stock_level, p.on_order, p.location, p.supplier, p.category, p.sub_category, p.reorder
FROM products AS p
WHERE p.sub_category != 'Subscriptions'
GROUP BY p.master
ORDER BY p.stock_id ASC
LIMIT 0, 20
它以6秒的速度运行。
当我删除订单时,运行时间为0.0023秒。
当我删除该组时也是如此。
stock_id(唯一)和sub_category已编入索引。
我无法想到另一种方法来处理这样的查询,因为我必须由主人分组以获得产品变化的数量,并且至关重要的是他们可以订购(不一定是stock_id但这是默认值)。
谢谢
根据e4c5的要求,下面是按
命令解释的结果id: 1
select_type: SIMPLE
table: p
type: range
possible_keys: sub_category
key: sub_category
key_len: 52
ref: NULL
rows: 181691
Extra: Using where; Using temporary; Using filesort
然后没有订单
id: 1
select_type: SIMPLE
table: p
type: index
possible_keys: sub_category
key: master
key_len: 52
ref: NULL
rows: 21
Extra: Using where
然后在下面是创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `products` (
`stock_id` varchar(50) NOT NULL,
`conv_stock_id` varchar(100) NOT NULL,
`conv_quantity` decimal(10,2) NOT NULL,
`master` varchar(50) NOT NULL,
`master_photo` varchar(255) NOT NULL,
`free_guide_photo` varchar(255) NOT NULL,
`product_var_photo` varchar(255) NOT NULL,
`master_title` varchar(255) NOT NULL,
`master_slug` varchar(255) NOT NULL,
`master_page_title` varchar(255) NOT NULL,
`product_photo` varchar(255) NOT NULL,
`original_product_photo` varchar(255) NOT NULL,
`title` varchar(255) NOT NULL,
`orig_title` varchar(255) NOT NULL,
`page_title` varchar(255) NOT NULL,
`description` longtext NOT NULL,
`slug` varchar(255) NOT NULL,
`custom_url` varchar(255) NOT NULL,
`location` varchar(255) NOT NULL,
`supplier` varchar(50) NOT NULL,
`supplier_stock_id` varchar(50) NOT NULL,
`supplier_discount` int(11) NOT NULL,
`category` varchar(50) NOT NULL,
`sub_category` varchar(50) NOT NULL,
`cost_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`discount_cost_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`price` decimal(10,2) NOT NULL,
`sale_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`sale_price_startdate` date NOT NULL,
`sale_price_enddate` date NOT NULL,
`orig_price_trail` int(3) NOT NULL,
`price_trail` varchar(50) NOT NULL,
`price_rule` int(1) NOT NULL,
`pack_size` int(11) NOT NULL,
`parcel_size` int(1) NOT NULL,
`packaging_rule` int(11) NOT NULL,
`cut_tear` int(1) NOT NULL,
`oversized_parcel` int(1) NOT NULL,
`print_label` int(1) NOT NULL,
`stock_level` decimal(10,1) NOT NULL,
`stock_level_group` varchar(50) NOT NULL,
`stock_level_increment` decimal(10,2) NOT NULL,
`stock_check_date` datetime NOT NULL,
`reorder` int(1) NOT NULL,
`reorder_level` decimal(10,1) NOT NULL,
`reorder_quantity` decimal(10,1) NOT NULL,
`reorder_attempts` int(1) NOT NULL,
`unit_size` decimal(10,1) NOT NULL,
`on_order` decimal(10,1) NOT NULL,
`date_ordered` datetime NOT NULL,
`back_order` decimal(10,1) NOT NULL,
`uom` decimal(10,1) NOT NULL,
`uom_value` varchar(100) NOT NULL,
`stock_estimate` int(1) NOT NULL,
`due_date` datetime NOT NULL,
`quantity` varchar(255) NOT NULL,
`colour` varchar(255) NOT NULL,
`colour_family` varchar(255) NOT NULL,
`type` varchar(255) NOT NULL,
`style` varchar(255) NOT NULL,
`pattern` varchar(255) NOT NULL,
`shape` varchar(255) NOT NULL,
`design` varchar(255) NOT NULL,
`fibre` varchar(255) NOT NULL,
`material` varchar(255) NOT NULL,
`pattern_for` varchar(255) NOT NULL,
`difficulty` varchar(255) NOT NULL,
`fabric_count` varchar(255) NOT NULL,
`yarn_thickness` varchar(255) NOT NULL,
`suggested_needle_size` varchar(255) NOT NULL,
`tension` varchar(255) NOT NULL,
`collections` varchar(255) NOT NULL,
`product_features` varchar(255) NOT NULL,
`size` varchar(255) NOT NULL,
`actual_size` varchar(255) NOT NULL,
`length` varchar(255) NOT NULL,
`width` varchar(255) NOT NULL,
`weight` varchar(255) NOT NULL,
`weight_gsm` varchar(255) NOT NULL,
`brand` varchar(255) NOT NULL,
`designer` varchar(255) NOT NULL,
`composition` varchar(255) NOT NULL,
`washing_instructions` varchar(255) NOT NULL,
`matching_thread` varchar(50) NOT NULL,
`sample` varchar(50) NOT NULL,
`fat_quarter` varchar(50) NOT NULL,
`barcode` varchar(13) NOT NULL,
`list_international` int(1) NOT NULL,
`token` varchar(50) NOT NULL,
`create_sample` int(1) NOT NULL,
`create_fatquarter` int(1) NOT NULL,
`create_listing_type` int(1) NOT NULL,
`create_listing_size` int(11) NOT NULL,
`create_listing_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`create_listing_price_rule` int(11) NOT NULL,
`create_listing_sale_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`create_listing_parcelsize` int(1) NOT NULL,
`create_listing_barcode` varchar(13) NOT NULL,
`auto_listing` int(1) NOT NULL,
`custom_bridal` int(1) NOT NULL,
`pickwave_assign` int(1) NOT NULL,
`kit_product` int(11) NOT NULL,
`fatquarter_product` int(1) NOT NULL,
`sample_product` int(1) NOT NULL,
`grouped_product` int(1) NOT NULL,
`grouped_product_quantity` decimal(10,1) NOT NULL,
`multiple_product` int(1) NOT NULL,
`freepost_product` int(1) NOT NULL,
`status` int(1) NOT NULL,
`update_stock_level` int(1) NOT NULL,
`force_product_photo` int(1) NOT NULL,
`created_master_photo` int(1) NOT NULL,
`force_master_photo` int(1) NOT NULL,
`created_free_guide_photo` int(1) NOT NULL,
`force_free_guide_photo` int(1) NOT NULL,
`created_product_var_photo` int(1) NOT NULL,
`force_product_var_photo` int(1) NOT NULL,
`force_additional_photo` int(1) NOT NULL,
`created_price_levelling` int(1) NOT NULL,
`created_grouped_product` int(1) NOT NULL,
`updated_stock_level` int(1) NOT NULL,
`create_multiple_listing` int(1) NOT NULL,
`create_freepost_listing` int(1) NOT NULL,
`create_freeguide_info` int(1) NOT NULL,
`created_by` int(11) NOT NULL,
`date_created` datetime NOT NULL,
UNIQUE KEY `stock_id` (`stock_id`),
KEY `token` (`token`),
KEY `title` (`title`),
KEY `stock_level_group` (`stock_level_group`),
KEY `sub_category` (`sub_category`),
KEY `stock_level` (`stock_level`),
KEY `category` (`category`),
KEY `conv_stock_id` (`conv_stock_id`),
KEY `conv_quantity` (`conv_quantity`),
KEY `created_price_levelling` (`created_price_levelling`),
KEY `master` (`master`),
KEY `colour` (`colour`),
KEY `auto_listing` (`auto_listing`),
KEY `multiple_product` (`multiple_product`),
KEY `status` (`status`),
KEY `ebay_master` (`ebay_master`),
KEY `parcel_size` (`parcel_size`),
KEY `grouped_product` (`grouped_product`),
KEY `sample_product` (`sample_product`),
KEY `fatquarter_product` (`fatquarter_product`),
KEY `created_grouped_product` (`created_grouped_product`),
KEY `price` (`price`),
KEY `freepost_product` (`freepost_product`),
KEY `master_title` (`master_title`),
KEY `c_sub_category_master` (`sub_category`,`master`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
答案 0 :(得分:1)
您尚未提供explain的输出,但根据您的查询,ORDER BY似乎会强制进行全表扫描。这会使查询变得非常慢。
当你不使用ORDER BY时,db会读取前20个master
值的结果(可能有相当多的值)并将它们组合在一起并返回结果。
当您按stock_id
订购时,需要查看整个表格,以查找哪些master
与最低值stock_id
s
可能使用sub_category,master
上的复合索引来提高性能,但是除非您共享SHOW CREATE TABLES,EXPLAIN输出,否则无法得出结论。
<强>更新强> 根据您的CREATE TABLE语句,我发现您的数据库没有规范化。例如,为什么我觉得以下列应该在他们自己的表中?
supplier varchar(50) NOT NULL,
supplier_stock_id varchar(50) NOT NULL,
supplier_discount int(11) NOT NULL,
您的产品表中应该只有supplier_stock_id
(供应商表的外键)。有类似的列,真的应该移出。
执行此操作时,您可以在此表上创建更精简和更精简的索引。但并非所有表格都变窄了。这反过来意味着全表扫描的最坏情况实际上变得更快。
我还注意到该表没有主键。这是一个很大的禁忌。 stock_id(如果它的数字应该是主键)。如果它不是数字,它可能是主键的最佳候选者,但这是你需要决定的。
答案 1 :(得分:0)
尝试在products表中添加一个关于stock_id的索引......这应该会有所帮助。