Question

实际表格包含电表的处理数据，我是在每小时处理数据并将其插入processed_data_hourly表格后，在余下的基础上从中采样的电表。

现在我要做的是根据客户选择的日期和时间段显示报告processed_data_hourly表

下面的查询给出了我想要的预期输出，但是执行大约70到90秒需要花费很多时间。

所以任何人都可以帮我优化这个查询，以便执行时间更短

Query :

    SELECT
        A.node_id,
        A.start_time,
        B.end_time,
        A.startReadingIMP,
        B.endReadingIMP,
        (B.endReadingIMP - A.startReadingIMP) diffIMP
    FROM
        ((SELECT
        node_id, start_time, end_time, srv_vah startReadingIMP
    FROM
        processed_data_hourly
    WHERE
        start_time >= '2017-05-15 00:00:00'
            AND end_time <= '2017-05-15 23:59:59'
    GROUP BY node_id
    ORDER BY start_time ASC) AS A, (SELECT
        node_id, start_time, end_time, erv_vah endReadingIMP
    FROM
        processed_data_hourly
    WHERE
        start_time >= '2017-05-15 00:00:00'
            AND end_time <= '2017-05-15 23:59:59'
    GROUP BY end_time DESC) AS B
   )
    WHERE
        A.node_id = 6 and B.node_id=6

    GROUP BY A.node_id , B.node_id

预期产量：

表格结构

P.S：表格结构太大而无法发布，因为它包含大量列

Answer 1

首先，您的查询中存在语法错误：

    WHERE
        start_time >= '2017-05-15 00:00:00'
            AND end_time <= '2017-05-15 23:59:59'
    GROUP BY end_time DESC) AS B
   )

不允许DESC列表之后的group by子句。

我想它应该是GROUP BY node_id ORDER BY end_time DESC。

如果我的问题是正确的，那么我的第二句话是您的查询使用MySQL Group by extenstion。根据文件：

如果禁用ONLY_FULL_GROUP_BY，则为标准的MySQL扩展 GROUP BY的SQL使用允许选择列表，HAVING条件或 ORDER BY列表引用非聚合列，即使列在功能上不依赖于GROUP BY列。这会导致MySQL 接受前面的查询。在这种情况下，服务器是免费的从每个组中选择任何值，所以除非它们相同，否则选择的值是不确定的，这可能不是你想要的。此外，不能从每个组中选择值受添加ORDER BY子句影响。结果集排序发生选择值后，ORDER BY不会影响哪个服务器选择的每个组中的值。禁用 ONLY_FULL_GROUP_BY主要是因为有些人知道这一点数据的属性，每个非聚合列中的所有值都不是在GROUP BY中命名的每个组都是相同的。

有人可能会说，实际上你的查询是从表中挑选随机行您可以在这个简单的演示中观察到：SQLFiddle

SELECT * FROM processed_data_hourly;

| node_id |           start_time |             end_time | srv_vah | erv_vah |
|---------|----------------------|----------------------|---------|---------|
|       6 | 2017-05-15T00:01:00Z | 2017-05-15T00:14:00Z |      11 |     111 |
|       6 | 2017-05-15T00:05:00Z | 2017-05-15T00:12:00Z |      22 |     222 |
|       6 | 2017-05-15T00:04:00Z | 2017-05-15T00:13:00Z |      33 |     333 |
|       6 | 2017-05-15T00:07:00Z | 2017-05-15T00:10:00Z |      44 |     444 |
|       6 | 2017-05-15T00:08:00Z | 2017-05-15T00:21:00Z |      55 |     555 |

SELECT
        A.node_id,
        A.start_time,
        B.end_time,
        A.startReadingIMP,
        B.endReadingIMP,
        (B.endReadingIMP - A.startReadingIMP) diffIMP
    FROM
        ((SELECT
        node_id, start_time, end_time, srv_vah startReadingIMP
    FROM
        processed_data_hourly
    WHERE
        start_time >= '2017-05-15 00:00:00'
            AND end_time <= '2017-05-15 23:59:59'
    GROUP BY node_id
    ORDER BY start_time ASC) AS A, (SELECT
        node_id, start_time, end_time, erv_vah endReadingIMP
    FROM
        processed_data_hourly
    WHERE
        start_time >= '2017-05-15 00:00:00'
            AND end_time <= '2017-05-15 23:59:59'
    GROUP BY node_id
    ORDER BY end_time DESC) AS B
   )
    WHERE
        A.node_id = 6 and B.node_id=6
    GROUP BY A.node_id , B.node_id

| node_id |           start_time |             end_time | startReadingIMP | endReadingIMP | diffIMP |
|---------|----------------------|----------------------|-----------------|---------------|---------|
|       6 | 2017-05-15T00:01:00Z | 2017-05-15T00:14:00Z |              11 |           111 |     100 |

如果你分析上面的结果，你可以看到两个子查询都选择了第一行，即：

| node_id |           start_time |             end_time | srv_vah | erv_vah |
|---------|----------------------|----------------------|---------|---------|
|       6 | 2017-05-15T00:01:00Z | 2017-05-15T00:14:00Z |      11 |     111 |

如果这确实是您想要的结果，您可以将查询重写为另一个按id, start_time对表格进行排序的查询，并为每个id选择第一行，例如：

SELECT node_id,
       start_time,
       end_time,
       srv_vah As startReadingIMP,
       erv_vah As endReadingIMP,
       erv_vah - srv_vah As diffIMP 
FROM processed_data_hourly a
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT *
  FROM processed_data_hourly b
  WHERE a.node_id = b.node_id
    AND b.start_time < a.start_time
);

| node_id |           start_time |             end_time | startReadingIMP | endReadingIMP | diffIMP |
|---------|----------------------|----------------------|-----------------|---------------|---------|
|       6 | 2017-05-15T00:01:00Z | 2017-05-15T00:14:00Z |              11 |           111 |     100 |

演示：http://sqlfiddle.com/#!9/8faefc/5

接下来，如果您在node_id, start_time上添加索引，那么此查询应该非常快。

如何在给定时间段内调整此Mysql查询以计算消耗？

1 个答案: