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我们在整个论坛中实现了“致谢”系统。我们还有一个“查看您最近的感谢”页面,随着“感谢”表增长到数百万,该页面现在变得越来越慢。
这是“感谢”表的结构:
Field Type Null Key Default Extra
id int(10) NO PRI NULL auto_increment
userid int(10) NO MUL NULL
username varchar(50) NO NULL
date int(10) NO NULL
postid int(10) NO MUL NULL
在“Recent Thanks”页面上,为当前用户($uid)运行以下查询:
SELECT post_thanks.postid, post_thanks.date, post_thanks.username, post_thanks.userid, thread.title
FROM " . TABLE_PREFIX . "post_thanks AS post_thanks
LEFT JOIN " . TABLE_PREFIX . "post AS post
ON post_thanks.postid = post.postid
LEFT JOIN " . TABLE_PREFIX . "thread AS thread
ON thread.threadid = post.threadid
WHERE post.userid = '$uid'
ORDER BY post_thanks.id DESC
LIMIT 20
这导致了 20 个最近的帖子,感谢该用户。现在 post_thanks 表超过一百万行,这个查询需要一秒钟多的时间才能完成。有时它来自缓存的速度更快,但我一直在努力对其进行优化,因为用户通常只有在收到新通知(即缓存已更改)时才会查看他们的“谢谢”。
我的第一个问题是这个查询使用的是文件排序而不是索引。鉴于表结构,ORDER BY post_thanks.id 不应该使用索引吗?
我的第二个问题是我不需要查询 500 万行只是为了获得最近的感谢。整个论坛每周通常有 5,000 个感谢。如果用户一周不查看论坛,那么他们最近的感谢可能已经消失了,这没关系。所以我像这样修改了查询(唯一更改的行是#2)
SELECT post_thanks.postid, post_thanks.date, post_thanks.username, post_thanks.userid, thread.title
FROM (SELECT * FROM " . TABLE_PREFIX . "post_thanks ORDER BY id DESC LIMIT 5000) AS post_thanks
LEFT JOIN " . TABLE_PREFIX . "post AS post
ON post_thanks.postid = post.postid
LEFT JOIN " . TABLE_PREFIX . "thread AS thread
ON thread.threadid = post.threadid
WHERE post.userid = '$uid'
ORDER BY post_thanks.id DESC
LIMIT 20
即使禁用缓存,此查询的运行时间始终少于 .001 秒。
这是解决我们性能问题的好方法吗?或者有没有更好的方法来加速这个查询而不忽略旧数据?我仍然对为什么没有以任何方式使用 Index 感到困惑。
最佳答案
尝试使用 inner join
而不是 left join
运行查询:
SELECT post_thanks.postid, post_thanks.date, post_thanks.username, post_thanks.userid, thread.title
FROM " . TABLE_PREFIX . "post_thanks post_thanks INNER JOIN
" . TABLE_PREFIX . "post AS post
ON post_thanks.postid = post.postid INNER JOIN
" . TABLE_PREFIX . "thread AS thread
ON thread.threadid = post.threadid
WHERE post.userid = '$uid'
ORDER BY post_thanks.id DESC
LIMIT 20;
接下来,我注意到 where
条件是 post.userid = '$uid'
。这可能是真的还是也是:post_thanks.userid = '$uid'?
我建议使用内部联接,使用 where post_thanks.userid = '$uid'
和索引:post_thanks(userid, id)
。
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