Question

我正在尝试从多个表中提取数据，当我使用ORDER BY日期时间字段时，它会在至少10秒后返回结果，但如果我在没有ORDER BY的情况下执行相同的查询，则返回结果不到2秒。

这是我当前的查询

SELECT
ph.call_subject AS callSubject,
ac.account_name AS accountName,
DATE_FORMAT(ph.trigger_on, "%c/%e/%Y %h:%i %p") AS triggerOn,
ind.name AS industry,
cc.call_code_name AS callCode
FROM phone_calls AS ph
INNER JOIN accounts AS ac ON ph.account_id = ac.account_id
INNER JOIN industries AS ind ON ind.industry_id = ac.industry_id
INNER JOIN call_codes AS cc ON ph.call_code_id = cc.call_code_id
WHERE ac.status = 1 AND ph.status = 1 AND ph.owner_id = 1 AND ac.do_not_call = 0
AND ph.trigger_on BETWEEN '2012-11-19 00:00:00' AND '2013-03-19 23:59:59'
ORDER BY ph.trigger_on ASC LIMIT 0,1000

以下字段都是INT（11）UNSIGNED

类型

ph.account_id
ac.account_id
ind.industry_id
ac.industry_id
ph.call_code_id
cc.call_code_id
ph.owner_id

以下字段均为tinyint（1）

类型

ac.status 
ph.status
ac.do_not_call

此字段是日期时间类型

ph.trigger_on

请注意，帐户有300K记录，phone_calls有500万条记录。我该怎么做才能更快地执行此ORDER BY？请注意，我的所有where子句字段，所有我的ON子句和ph.trigger_on都被编入索引。我正在使用InnoDB存储引擎而不是MyIsam。

由于

Answer 1

如果你的LIMIT为5行，那么在没有订单的情况下，查询可以获取它找到的符合其他条件的前5行。

如果你有一个ORDER BY子句，它必须查看与你的其他条件匹配的所有行，然后选择最低的5行。

Answer 2

请试试这个：

在列上构建索引（phone_calls.trigger_on.phone_Calls.status，phone_calls.owner_id）将其称为pcto
将FROM子句更改为：

FROM phone_calls AS ph FORCE INDEX pcto

这是理想的选择。如果它不起作用，那么添加一个注释，我会给你另一种方法，它可以保证工作，并为你提供所需的性能改进。

请注意：在查询中的“每个”列上构建索引并不重要（事实上并不好）。 MySQL每个表只能使用一个索引（或者每个表别名更正确）。您需要构建我们告诉您的索引。

Answer 3

根据我的经验，从SQL查询中获得性能的最快方法是将其简化为多个步骤。利用临时表并减少每步的连接和操作次数（吃内存，获取速度）。请原谅我下面可能出现的语法错误，因为我很长时间没有使用MySQL，但您可以按如下方式重写查询：

CREATE TEMPORARY TABLE scratch1 AS (
    SELECT
            ph.call_subject AS callSubject,
            ac.account_name AS accountName,
            DATE_FORMAT(ph.trigger_on, "%c/%e/%Y %h:%i %p") AS triggerOn,
            ac.industry_id,
            ph.call_code_id
    FROM
            phone_calls AS ph
            INNER JOIN accounts AS ac ON ph.account_id = ac.account_id
    WHERE   
            ac.status = 1 AND ph.status = 1 AND ph.owner_id = 1 AND ac.do_not_call = 0
            AND ph.trigger_on BETWEEN '2012-11-19 00:00:00' AND '2013-03-19 23:59:59' )

ALTER TABLE scratch1 ADD industry VARCHAR(255)
ALTER TABLE scratch1 ADD callCode VARCHAR(255)

UPDATE scratch1 s JOIN industries ind ON ind.industry_id = s.industry_id
SET s.industry = ind.name

UPDATE scratch1 s JOIN call_codes cc ON cc.call_code_id = s.call_code_id
SET s.callCode = cc.call_code_name

CREATE TEMPORARY TABLE scratch2 AS (
    SELECT * FROM scratch1 ORDER BY triggerOn ASC )

SELECT * FROM scratch2 LIMIT 0, 1000

Answer 4

这是详细说明Ersun的解决方案/评论。

如果没有order by，SQL会对查询进行评估。在这种情况下，它是一堆连接。很可能，您在连接字段上有索引。因此，通过从phone_calls读取记录，查找数据，检查过滤条件并返回它来继续查询。然后它转到记录等等。总的来说，它可能会读取数千或数万条记录。

使用order by，SQL必须评估所有查询中的记录。它必须读取所有电话，因为最后一个可能具有最小值。然后它进行排序并返回正确的记录。

您可以通过在phone_calls(status, owner_id, trigger_on)上设置索引来满足where子句来加快查询速度。

Answer 5

当您在（SELECT）aka上执行SELECT时，它真的像在临时表上工作一样。下面的示例在一个主要大表上有一些连接。当ORDER BY在整个表查询中时，此解决方案将查询降低到0.2秒对20秒。

   SELECT * FROM (SELECT `cse_notes`.`notes_id`, `cse_notes`.`dateandtime`, 
    `cse_case`.`case_id`, `cse_case_notes`.`attribute`
    FROM  `cse_notes` 
    INNER JOIN  `cse_case_notes` 
    ON `cse_notes`.`notes_uuid` =  `cse_case_notes`.`notes_uuid`
    INNER JOIN `cse_case` 
    ON  `cse_case_notes`.`case_uuid` = `cse_case`.`case_uuid`
    WHERE `cse_notes`.`deleted` = 'N' AND `cse_case`.`case_id` = :case_id
    AND `cse_notes`.customer_id = :customer_id) notes
    ORDER BY `dateandtime` DESC

这是运行速度非常慢的错误查询。我认为这很好，我不知道在过滤开始之前必须对整个表进行排序。单独索引没有帮助。

    SELECT `cse_notes`.`notes_id`, `cse_notes`.`dateandtime`,
    `cse_case`.`case_id`, `cse_case_notes`.`attribute`    
    FROM  `cse_notes`     
    INNER JOIN  `cse_case_notes` ON `cse_notes`.`notes_uuid` =  `cse_case_notes`.`notes_uuid`    
    INNER JOIN `cse_case` ON  `cse_case_notes`.`case_uuid` = `cse_case`.`case_uuid`    
    WHERE `cse_notes`.`deleted` = 'N' 
    AND `cse_case`.`case_id` = :case_id    
    AND `cse_notes`.customer_id = :customer_id    
    ORDER BY `cse_notes`.dateandtime DESC LIMIT 0, 1000

ORDER BY datetime使查询非常慢

5 个答案: