mysql - 优化缓慢的 MySQL 查询

Question

我有一个 MySQL 查询如下:

SELECT KeywordText, SUM(Frequency) AS Frequency FROM Keyword, Keyword_Polling_Frequency_Index
WHERE Keyword.KeywordText 
IN ('deal', 'obama' and other keywords...) 
AND RSSFeedNo IN (106, 107 and other RSS feeds) 
AND PollingDateTime 
BETWEEN '2011-10-28 13:00:00' AND '2011-10-28 13:59:00' 
AND Keyword.KeywordNo = Keyword_Polling_Frequency_Index.KeywordNo 
GROUP BY Keyword.KeywordText 
ORDER BY Keyword.KeywordText ASC

查询由一个每小时批处理程序使用，该程序涉及两个表，旨在从给定小时的 RSS 提要列表中获取关键字列表的频率。 Keyword_Polling_Frequency_Index 表具有 KeywordNo、RSSFeedNo 和 PollingDateTime 的复合主键。查询将此表连接到包含关键字文本的关键字表。 column keywordText 有一个 MySQL MyISAM 全文索引。

在测试中发现这表现令人满意，但现在开始运行非常缓慢并影响应用程序页面的交互速度。当我查看 MySQL 日志时，我发现 MySQL 正在创建临时表。

所以，我的问题是，鉴于此查询必须处理数十个 RSS 提要中的数十个关键字来计算频率，任何人都可以提出优化建议吗？

我曾考虑过按关键字拆分查询，但我不相信这样做的实用性。

有人能帮忙吗？

我正在使用 MySQL Community Edition 5.X，上面显示了此查询版本的扩展说明。

表的SQL如下:

CREATE TABLE `keyword` (
`KeywordNo` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`KeywordText` varchar(64) NOT NULL,
`UserOriginated` enum('TRUE','FALSE') NOT NULL,
`Active` enum('TRUE','FALSE') NOT NULL,
`UserNo` varchar(50) NOT NULL,
`StopWord` enum('TRUE','FALSE') NOT NULL,
`CreatedDate` date NOT NULL,
`CreatedTime` time NOT NULL,
PRIMARY KEY (`KeywordNo`),
FULLTEXT KEY `KEYWORDTEXT` (`KeywordText`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=44047 DEFAULT CHARSET=latin1$$


CREATE TABLE `keyword_polling_frequency_index` (
`KeywordNo` int(10) unsigned NOT NULL,
`RSSFeedNo` int(10) unsigned NOT NULL,
`PollingDateTime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
`Frequency` int(10) NOT NULL,
`Active` enum('TRUE','FALSE') NOT NULL,
`UserNo` varchar(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`KeywordNo`,`RSSFeedNo`,`PollingDateTime`),
KEY `FK_keyword_polling_frequency_index_1` (`UserNo`),
CONSTRAINT `FK_keyword_polling_frequency_index_1` FOREIGN KEY (`UserNo`) REFERENCES `user`    (`UserNo`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1$$

Answer 1

如前所述，也按照提到的顺序向 PollingDateTime 字段添加索引。这是我的建议:

SELECT 
    K.KeywordText, 
    SUM(F.Frequency) AS Frequency 
FROM 
    Keyword K, Keyword_Polling_Frequency_Index F
WHERE 
    EXISTS
        (
        SELECT 1
        FROM Keyword K1
        WHERE
            MATCH K1.KeywordText AGAINST ('deal obama "another keyword" yetanother' IN BOOLEAN MODE)
            AND K1.KeywordNo = K.KeywordNo
        )
    AND K.KeywordNo = F.KeywordNo
    AND F.PollingDateTime BETWEEN '2011-10-28 13:00:00' AND '2011-10-28 13:59:00'
    AND F.RSSFeedNo IN (106, 107, 110)
    GROUP BY K.KeywordText 
    ORDER BY K.KeywordText ASC

这可能会减少用于比较(SQL inside-out 解析)的记录数，而不是直接匹配两个表(N x N)。