如何提高mysql查询的查询速度

Question

我正在尝试尽可能优化查询速度。另一个问题是我看不到确切的查询速度，因为它四舍五入到一秒。该查询确实获得了预期的结果，大约需要1秒钟。最终查询应进一步扩展，因此，我正在尝试对其进行改进。如何改善此查询？

该数据库被构建为电力公司。该查询最终应计算发票。我基本上有4个表，APX价格，powerdeals，powerload，eans_power。

APX价格是每小时价格，powerload是每季度小时数量。第一步是在每个刻钟中将这两个部分结合在一起。

第二步是，我当前选择表eans_power中指示的EAN。

最后，我将加入当前仅由一行组成的Powerdeals，并指出应该从哪个小时开始，直到/直到哪个小时和工作日为止。它由每小时的数量和价格组成。目前仅在工作时间加入，但也将延长到工作日。

  

MYSQL查询：

SELECT l.DATE, l.PERIOD_FROM, a.PRICE, l.POWERLOAD, 
SUM(a.PRICE*l.POWERLOAD), SUM(d.hourly_volume/4) 
FROM timeseries.powerload l 
INNER JOIN timeseries.apxprice a ON l.DATE = a.DATE 
INNER JOIN contracts.eans_power c ON  l.ean = c.ean 
LEFT OUTER JOIN timeseries.powerdeals d ON d.period_from <= l.period_from 
AND d.period_until >= l.period_until 
WHERE l.PERIOD_FROM >= a.PERIOD_FROM 
AND l.PERIOD_FROM < a.PERIOD_UNTIL 
AND l.DATE >= '2018-01-01' 
AND l.DATE <= '2018-12-31' 
GROUP BY l.date

  

说明：

1   SIMPLE  c   NULL    system  PRIMARY,ean NULL    NULL    NULL    1   100.00  Using temporary; Using filesort 

1   SIMPLE  l   NULL    ref EAN EAN 21  const   35481   11.11   Using index condition

1   SIMPLE  d   NULL    ALL NULL    NULL    NULL    NULL    1   100.00  Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

1   SIMPLE  a   NULL    ref DATE    DATE    4   timeseries.l.date   24  11.11   Using index condition   

  

创建表查询：

apxprice

CREATE TABLE `apxprice` (
  `apx_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date` date DEFAULT NULL,
  `period_from` time DEFAULT NULL,
  `period_until` time DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`apx_id`),
  KEY `DATE` (`date`,`period_from`,`period_until`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=29664 DEFAULT CHARSET=latin1 

权力交易

CREATE TABLE `powerdeals` (
  `deal_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date_deal` date NOT NULL,
  `start_date` date NOT NULL,
  `end_date` date NOT NULL,
  `weekday_from` int(11) NOT NULL,
  `weekday_until` int(11) NOT NULL,
  `period_from` time NOT NULL,
  `period_until` time NOT NULL,
  `hourly_volume` int(11) NOT NULL,
  `price` int(11) NOT NULL,
  `type_deal_id` int(11) NOT NULL,
  `contract_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`deal_id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=latin1 

powerload

CREATE TABLE `powerload` (
  `powerload_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ean` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `date` date DEFAULT NULL,
  `period_from` time DEFAULT NULL,
  `period_until` time DEFAULT NULL,
  `powerload` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`powerload_id`),
  KEY `EAN` (`ean`,`date`,`period_from`,`period_until`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=61039 DEFAULT CHARSET=latin1 

eans_power

CREATE TABLE `eans_power` (
  `ean` char(19) NOT NULL,
  `contract_id` int(11) NOT NULL,
  `invoicing_id` int(11) NOT NULL,
  `street` varchar(255) NOT NULL,
  `number` int(11) NOT NULL,
  `affix` char(11) NOT NULL,
  `postal` char(6) NOT NULL,
  `city` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`ean`),
  KEY `ean` (`ean`,`contract_id`,`invoicing_id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1

  

样本数据表

apx_prices

• apx_id，日期，起始日期，有效期，价格
• 1,2016-01-01,00：00：00,01：00：00,23.86
• 2,2016-01-01,01：00：00,02：00：00,22.39

权力交易

• 交易ID，日期交易，开始日期，结束日期，工作日起，工作日起至，期间起，期间至起，小时量，价格，type_deal_id，contract_id
• 1,2019-05-15,2018-01-01,2018-12-31,1,5,08：00：00,20：00：00,1000,50,3,1

功率负荷

• powerload_id，ean，日期，起始时间，有效期
• 1,871688520000xxxxxx，2018-01-01,00：00：00,00：15：00,9
• 2,871688520000xxxxxx，2018-01-01,00：15：00,00：30：00,11

eans_power

• ean，contract_id，invoicing_id，街道，号码，词缀，邮政，城市
• 871688520000xxxxxx，1,1，road，14，postal，city

  

结果，不包含sum（）并按以下项分组：

• DATE，PERIOD_FROM，PRICE，POWERLOAD，a.PRICE * l.POWERLOAD，d.hourly_volume / 4，
• 2018-01-01,00：00：00,27.20,9,244.80，NULL
• 2018-01-01,00：15：00,27.20,11,299.20，NULL

  

结果，包含sum（）和分组依据：

• DATE，PERIOD_FROM，PRICE，POWERLOAD，SUM（a.PRICE * l.POWERLOAD），SUM（d.hourly_volume / 4）
• 2018-01-01,08：00：00,26.33,21,46193.84,12250.0000
• 2018-01-02，08：00：00,47.95,43,90623.98,12250.0000

Answer 1

初步优化：

• 使用InnoDB，而不是MyISAM。
• 仅将CHAR用于恒定长度的字符串
• 使用一致的数据类型（例如，参见ean）

要使用第二秒的方法，请查看Handler counts。

因为范围测试（例如l.PERIOD_FROM >= a.PERIOD_FROM AND l.PERIOD_FROM < a.PERIOD_UNTIL）基本上是无法优化的，所以我建议您将表格扩展为每小时具有一个条目（如果需要的话，则为每季度1个）。通过键查找行比扫描“ ALL”表要快得多。整整一年的9K行是微不足道的。

当您跳过这些建议（和注释）时，我将获得有关优化索引的更多技巧，尤其是InnoDB的PRIMARY KEY。