Question

我有一个非常简单的小型数据库，其中2个是：

节点（Node_ID, Node_name, Node_Date）：Node_ID是主键
引文（Origin_Id, Target_Id）：PRIMARY KEY (Origin_Id, Target_Id)每个都是节点中的FK

现在我编写一个查询，首先找到他们的Origin_Id具有特定日期的所有引用，然后我想知道这些记录的目标日期是什么。

我在python中使用sqlite，Node表有3000条记录，Citation有9000条记录，我的查询在函数中是这样的：

def cited_years_list(self, date):
    c=self.cur
    try:
    c.execute("""select n.Node_Date,count(*) from Node n INNER JOIN 
              (select c.Origin_Id AS Origin_Id, c.Target_Id AS Target_Id, n.Node_Date AS 
               Date from CITATION c INNER JOIN NODE n ON c.Origin_Id=n.Node_Id where
               CAST(n.Node_Date as INT)={0}) VW ON VW.Target_Id=n.Node_Id 
               GROUP BY n.Node_Date;""".format(date))
    cited_years=c.fetchall()
    self.conn.commit()
    print('Cited Years are : \n ',str(cited_years))
    except Exception as e:
       print('Cited Years retrival failed ',e)
   return cited_years

然后我把这个功能称为特定的年份，但它是疯狂的flashwwwwwwww :(（特定年份大约1分钟）虽然我的查询工作正常，但速度很慢。你能给我一个建议，让它更快吗？我很感激有关优化此查询的任何想法：）

我还应该提一下，我有关于Origin_Id和Target_Id的索引，所以内连接应该非常快，但它不是!!!

Answer 1

如果此脚本运行一段时间，您可以考虑将数据库加载到内存中。由于您似乎在python中编码，因此有一个名为connection.backup的连接函数可以将整个数据库备份到内存中。由于内存比磁盘快得多，这应该会提高速度。当然，这并没有做任何事情来优化语句本身，因为我没有足够的代码来评估你在使用代码做什么。

Answer 2

而不是COUNT（*）使用MAX（n.Node_Date）

SQLite没有对像mysql这样的表的数量保持计数器，而是每次调用COUNT时都会扫描所有行，这意味着速度非常慢..但是你可以使用MAX（）来解决这个问题。

Optimize sql查询如何使其更快

2 个答案: