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我有一个超过 10,000 行的大表,在不久的将来它将增长到 1,000,000 行,我需要运行一个查询,为每个用户返回每个关键字的时间值。我现在有一个非常慢,因为我使用左连接并且它需要一个子查询/关键字:
SELECT rawdata.user, t1.Facebook_Time, t2.Outlook_Time, t3.Excel_time
FROM
rawdata left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Facebook_Time'
FROM rawdata
WHERE MainWindowTitle LIKE '%Facebook%'
GROUP by user)t1 on rawdata.user = t1.user left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Outlook_Time'
FROM rawdata
WHERE MainWindowTitle LIKE '%Outlook%'
GROUP by user)t2 on rawdata.user = t2.user left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Excel_Time'
FROM rawdata
WHERE MainWindowTitle LIKE '%Excel%'
GROUP by user)t3 on rawdata.user = t3.user
表格如下所示:
WindowTitle | StartTime | EndTime | User
------------|-----------|---------|---------
Form1 | DateTime | DateTime| user1
Form2 | DateTime | DateTime| user2
... | ... | ... | ...
Form_n | DateTime | DateTime| user_n
输出应该是这样的:
User | Keyword | SUM(EndTime-StartTime)
-------|-----------|-----------------------
User1 | 'Facebook'| 00:34:12
User1 | 'Outlook' | 00:12:34
User1 | 'Excel' | 00:43:13
User2 | 'Facebook'| 00:34:12
User2 | 'Outlook' | 00:12:34
User2 | 'Excel' | 00:43:13
... | ... | ...
User_n | ... | ...
问题是,在 MySQL 中哪种方式最快?
最佳答案
我认为您的通配符搜索可能是最慢的原因,因为您无法真正利用这些字段上的索引。此外,如果您可以避免进行子查询而直接进行连接,这可能会有所帮助,但通配符搜索要糟糕得多。无论如何,您是否可以将表更改为具有可以具有索引且不需要通配符搜索的 categoryName 或 categoryID?比如“where categoryName = 'Outlook'”
要优化表中的数据,请添加一个类别 ID(理想情况下这将引用一个单独的表,但我们在此示例中使用任意数字):
alter table rawData add column categoryID int not null
alter table rawData add index (categoryID)
然后为现有数据填充 categoryID 字段:
update rawData set categoryID=1 where name like '%Outlook%'
update rawData set categoryID=2 where name like '%Facebook%'
-- etc...
然后更改您的插入内容以遵循相同的规则。
然后像这样进行 SELECT 查询(将通配符更改为 categoryID):
SELECT rawdata.user, t1.Facebook_Time, t2.Outlook_Time, t3.Excel_time
FROM
rawdata left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Facebook_Time'
FROM rawdata
WHERE categoryID = 2
GROUP by user)t1 on rawdata.user = t1.user left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Outlook_Time'
FROM rawdata
WHERE categoryID = 1
GROUP by user)t2 on rawdata.user = t2.user left join
(SELECT user, sec_to_time(SuM(time_to_sec(EndTime-StartTime))) as 'Excel_Time'
FROM rawdata
WHERE categoryID = 3
GROUP by user)t3 on rawdata.user = t3.user
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