Question

我已经做了一些测试来优化下面的查询，但是没有一个帮助。

我尝试过的是

添加额外的索引
通过检查IN子句中的其他属性来更改查询逻辑
在线查询优化工具（eversql等）的经过测试的建议

我正在使用的索引；

radacct (`_accttime`);
radacct (`username`);
radacct (`acctstoptime`,`_accttime`);

完整查询；

  (SELECT *
   FROM `radacct`
   WHERE (radacct._accttime > NOW() - INTERVAL 1.2 HOUR)
     AND radacct.acctstoptime IN
       (SELECT MAX(radacct.acctstoptime)
        FROM `radacct`
        GROUP BY radacct.username) )
UNION
  (SELECT *
   FROM `radacct`
   WHERE (radacct._accttime >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 2 MONTH)
          AND radacct.acctstoptime IS NULL) )

当我自己执行上面的SELECT条语句时，它们仅花费几毫秒的时间。

我对IN子句有疑问。所以这是需要时间的查询

Answer 1

如我所见，您的问题是您的IN中的依赖子查询。显然，优化器不会得到子查询在技术上没有太大变化的信息。（同样，查询可能不是最理想的）。本质上，子查询是针对每一行执行的（这很糟糕）。

现在，我们必须找出哪一部分触发它成为从属，因为它不是真的。我的第一个尝试是给它一个不同的别名：

IN (SELECT MAX(inner.acctstoptime) FROM radacct AS `inner` GROUP BY inner.username)

如果这还不足以使其独立，请使其成为完整的联接（INNER，这样将从结果中丢弃未联接的行[=非最大行]）：

INNER JOIN (
       SELECT MAX(inner.accstoptime) as maxstoptime, inner.username 
       FROM `radacct` AS `inner` 
       GROUP BY inner.username
   ) sub ON (sub.maxstoptime=radacct.acctstoptime)

希望能达到目的。

由于您的结果中包含最多acctstoptime个用户行，因此在极少数情况下，如果有一行具有acctstoptime的行，则该行可能包含一个用户的多个行，而不是该用户的最大值，但与另一个用户的最大值匹配。在连接部分中，您可以在在线子句中添加另一个条件。在IN子查询中，您将删除显式组，并添加WHERE radacct.username=inner.username。（这确实会使它成为一个显式的依赖子查询，但是优化程序可能能够处理它）

更新：由于沟通不畅...

所产生的带有联接的完整查询：

(SELECT DISTINCT radacct.*
 FROM radacct
 INNER JOIN (
        SELECT MAX(inner.accstoptime) as maxstoptime, inner.username 
        FROM `radacct` AS `inner` 
        GROUP BY inner.username
    ) sub ON (sub.maxstoptime=radacct.acctstoptime) 
  WHERE (_accttime > NOW() - INTERVAL 1.2 HOUR)
 ) 
 UNION 
  (SELECT *
   FROM `radacct`
   WHERE (_accttime >= DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 2 MONTH)
          AND acctstoptime IS NULL)
  )

您仍然可以在ON子句中添加用户名比较。

此查询的作用是，它删除“ IN”选择器并强制加入中间结果（对于每个用户名，最大acctstoptime）。然后，且仅当acctstoptime是某个用户（或该用户，如果您添加用户名比较）的最大值，则该联接会将正常行连接到中间结果行。如果没有最大acctstoptime，因此没有联接“伙伴”，它将从结果中丢弃（由INNER引起，LEFT JOIN有点不足），因此仅保留行最长acctstoptime（在联盟的第一部分）。

即使结果达到1k，查询时间也太长

1 个答案: