Question

我想不通在合理的时间内对每组限制N行以不同方式应用过滤器的方法。这是一张桌子：

Data
    - id (int, pk)
    - pair_id (int, fk)
    - tidx (int, unique)
    - v1 (int)
    - v2 (int)
    ...
    - v10 (int)
    - period (int)

每行的周期值具有枚举值之一（60、180、300、600、900，...，3600、7200）。对于所有期间和给定的对ID（1、2、3，...，10），是否可以进行有效地满足以下数据集的查询？

所需数据集：
以“ @”开头的单词是变量。

[
  (
    pair_id: 1,
    period: 60, 
    array of (tidx, v1, v2, v3, ..., v4) 
      where tidx > (@base_tidx / 60 - @delta) order by tidx DESC limit N
  ),
  (
    pair_id: 1,
    period: 180,
    array of (tidx, v1, v2, v3, ..., v10) 
      where tidx > (@base_tidx / 180 - @delta) order by tidx DESC limit N
  ),
  ...,
  (
    pair_id: 2,
    period: 60,
    array of (tidx, v1, v2, v3, ..., v10) 
      where tidx > (@base_tidx / 60 - @delta) order by tidx DESC limit N
  ),
  ...,
  (
    pair_id: 10,
    period: 7200,
    array of (tidx, v1, v2, v3, ..., v10)
      where tidx > (@base_tidx / 7200 - @deta) order by tidx DESC limit N
  )
]

元组的数量为(the length of periods) * (the length of pair IDs)，这虽然很小，但是每组数组的元组总数大约为100K，这非常繁重。如果您知道使用MySQL查询或带有SQLAlchemy ORM的MySQL在合理的时间（约5m）内获取诸如上述数据集之类的行的任何方法，请与我分享您的智慧。

使用SQLAlchemy为MySQL中的每个组不同地应用过滤器

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