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我有一个包含“137678997”条记录但没有唯一主键的表。这是我的表格说明。
+---------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+---------------+------+-----+---------+-------+
| domain | varchar(50) | YES | MUL | NULL | |
| guid | varchar(100) | YES | | NULL | |
| sid | varchar(100) | YES | MUL | NULL | |
| url | varchar(2500) | YES | | NULL | |
| ip | varchar(20) | YES | | NULL | |
| is_new | varchar(20) | YES | | NULL | |
| ref | varchar(50) | YES | | NULL | |
| user_agent | varchar(255) | YES | | NULL | |
| stats_time | datetime | YES | | NULL | |
| country | varchar(50) | YES | | NULL | |
| region | varchar(50) | YES | | NULL | |
| city | varchar(50) | YES | | NULL | |
| city_lat_long | varchar(50) | YES | | NULL | |
| email | varchar(100) | YES | | NULL | |
+---------------+---------------+------+-----+---------+-------+
域、电子邮件、stats_time 的索引
我的sql查询是
SELECT p1.guid, p1.email,MAX(mx_time) as latest_time,
p1.city_lat_long, p1.user_agent,
p1.city, p1.region, p1.country
FROM(
SELECT guid, email,
MAX(stats_time)as mx_time,
city_lat_long, user_agent,
city, region, country
FROM page_views
WHERE domain ='our'
AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30'))
BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00')
AND DATE('2013-08-21 00:00:00')
GROUP BY guid) p1
WHERE p1.email !=""
GROUP BY email
UNION ALL
SELECT p2.guid, p2.email,
mx_time, p2.city_lat_long,
p2.user_agent, p2.city,
p2.region, p2.country
FROM(
SELECT guid, email,
MAX(stats_time) as mx_time,
city_lat_long, user_agent,
city, region, country
FROM page_views
WHERE domain ='our'
AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30'))
BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00')
AND DATE('2013-08-21 00:00:00')
GROUP BY guid) p2
WHERE p2.email="";
抱歉这个大查询,目的是获取域的最新访问者(Max(stats_time))。在这里,我使用了 UNION ALL,因为我也必须获取所有匿名用户,而我无法通过电子邮件 ID 对他们进行分组。
我还使用没有 UNION ALL 的简单选择列进行了测试,这花费了超过 15 分钟。如何提高表上的查询性能?它实际上是一个具有 D2 层(1 GB RAM)的谷歌云 sql。非常感谢您的建议,我是 Mysql 的新手。
编辑::
SELECT p2.guid, p2.email,mx_time, p2.city_lat_long, p2.user_agent, p2.city, p2.region, p2.country
FROM
(SELECT guid, email,MAX(stats_time)as mx_time, city_lat_long, user_agent, city, region, country FROM page_views WHERE domain ='our' AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30')) BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00') AND DATE('2013-08-21 00:00:00') GROUP BY guid) p2 where p2.email=""
此查询为我提供了没有电子邮件的访问者的行。
和
SELECT p1.guid, p1.email,MAX(mx_time) as latest_time, p1.city_lat_long, p1.user_agent, p1.city, p1.region, p1.country
FROM
(SELECT guid, email,MAX(stats_time)as mx_time, city_lat_long, user_agent, city, region, country FROM page_views WHERE domain ='our' AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30')) BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00') AND DATE('2013-08-21 00:00:00') GROUP BY guid) p1 where p1.email !="" GROUP BY email
这一个给我非空的行,并按电子邮件分组。这两个是 UNION ALL,因为我需要特定日期范围内的所有匿名访问者 + 已知访问者(电子邮件!=“”)。
谢谢你:)
最佳答案
很难提高查询性能,因为您在 Where 子句 中有很多函数,但对您的性能不利,子查询中的最大函数和分组依据 我认为是也很糟糕, Union All 给你重复。实际上,我可以建议您避免在 Where 子句中进行日期时间转换 Here有用的链接如何避免它。
我想补充一些建议,在没有 Max 和 Group By 的情况下,如何获得域的最新访问者(Max(stats_time)) - 最好使用 Order By desk 和 Limit .
如果我误解了你,你可以添加你的逻辑和预期结果,我们会尝试更改你的查询。
谢谢。
更新
这是你的第一个查询
SELECT p2.guid, p2.email,mx_time, p2.city_lat_long, p2.user_agent, p2.city, p2.region, p2.country
FROM (SELECT guid, email,MAX(stats_time)as mx_time,
city_lat_long, user_agent, city, region, country
FROM page_views
WHERE domain ='our'
AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30'))
BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00') AND DATE('2013-08-21 00:00:00')
GROUP BY guid) p2
where p2.email=""
你可以把它改成
SELECT guid, email,MAX(stats_time)as mx_time, city_lat_long, user_agent, city, region, country
FROM page_views
WHERE domain ='our'
AND DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30'))
BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00') AND DATE('2013-08-21 00:00:00')
AND email=""
GROUP BY guid
此时你不需要两个查询只是和 email="" 到 where 子句
更新 II
你应该避免像这样在 Where clae 中转换数据 DATE(CONVERT_TZ(stats_time,'+00:00','+05:30')) BETWEEN DATE('2013-06-21 00:00:00') AND DATE('2013-08-21 00:00:00')
我们可以把它改成stats_time > '2013-06-21 00:00:00' AND stats_time <= '2013-08-21 00:00:00'
吗?
正如我所说,您应该阅读 This Link 这对你有好处!
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