mysql - 使用日期函数优化 Group by 的 Mysql 查询

Question

我有一个从汇总表中提取信息的报告，理想情况下会同时从两个时期提取信息，即当前时期和上一时期。我的表结构如下:

report_table
item_id INT(11)
amount Decimal(8,2)
day DATE

主键是item_id，天。该表当前包含 37k 条记录，其中包含 92 个不同的项目和 1200 个不同的日期。我正在使用 Mysql 5.1。

这是我的选择语句:

SELECT r.day, sum(r.amount)/(count(distinct r.item_id)*count(r.day)) AS `current_avg_day`, 
sum(r2.amount)/(count(distinct r2.item_id)*count(r2.day)) AS `previous_avg_day` 
FROM `client_location_item` AS `cla`
 INNER JOIN `client_location` AS `cl`
 INNER JOIN `report_item_day` AS `r`
 INNER JOIN `report_item_day` AS `r2` 
 WHERE (r.item_id = cla.item_id) 
 AND (cla.location_id = cl.location_id) 
 AND (r.day between from_unixtime(1293840000) and from_unixtime(1296518399)) 
 AND (r2.day between from_unixtime(1291161600) and from_unixtime(1293839999)) 
 AND (cl.location_code = 'LOCATION')
 group by month(r.day);

目前这个查询在我的环境中需要 2.2 秒。解释计划是:

'1', 'SIMPLE', 'cl', 'ALL', 'PRIMARY', NULL, NULL, NULL, '33', 'Using where; Using temporary; Using filesort'
'1', 'SIMPLE', 'cla', 'ref', 'PRIMARY,location_id,location_id_idxfk', 'location_id', '4', 'cl.location_id', '1', 'Using index'
'1', 'SIMPLE', 'r', 'ref', 'PRIMARY', 'PRIMARY', '4', cla.asset_id', '211', 'Using where'
'1', 'SIMPLE', 'r2', 'ALL', NULL, NULL, NULL, NULL, '37602', 'Using where; Using join buffer'

如果我将索引添加到“day”列，我的查询不会运行得更快，而是在 2.4 秒内运行。当时查询的解释计划是:

'1', 'SIMPLE', 'r2', 'range', 'report_day_day_idx', 'report_day_day_idx', '3', NULL, '1092', 'Using where; Using temporary; Using filesort'
'1', 'SIMPLE', 'r', 'range', 'PRIMARY,report_day_day_idx', 'report_day_day_idx', '3', NULL, '1180', 'Using where; Using join buffer'
'1', 'SIMPLE', 'cla', 'eq_ref', 'PRIMARY,location_id,location_id_idxfk', 'PRIMARY', '4', 'r.asset_id', '1', 'Using where'
'1', 'SIMPLE', 'cl', 'eq_ref', 'PRIMARY', 'PRIMARY', '4', cla.location_id', '1', 'Using where'

根据 MySQL 文档，最有效的分组执行是在有索引检索分组列时执行的。但它也指出，唯一可以真正利用索引的函数是 min() 和 max()。有谁知道我可以做些什么来进一步优化我的查询？或者，尽管总行数少于非索引版本，但为什么我的“索引”版本运行速度更慢？

创建表:

CREATE TABLE `report_item_day` (
  `item_id` int(11) NOT NULL,
  `amount` decimal(8,2) DEFAULT NULL,
  `day` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`item_id`,`day`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

当然，我的另一个选择是进行 2 次数据库调用，每个时间段调用一次。如果我这样做，每个查询的查询立即下降到 0.031 秒。我仍然觉得应该有一种方法来优化此查询以获得可比较的结果。

Answer 1

三件事:

1) 我在 WHERE 子句中没有看到 r2.item_id 的内容。没有它，r2 将通过笛卡尔积计算在内，并将对其他 item_id 求和。

将您的原始查询更改为如下所示:

SELECT r.day
      ,sum(r.amount)/(count(distinct r.item_id)*count(r.day)) AS `current_avg_day`
      ,sum(r2.amount)/(count(distinct r2.item_id)*count(r2.day)) AS `previous_avg_day`
FROM `client_location_item` AS `cla`
INNER JOIN `client_location` AS `cl`
INNER JOIN `report_item_day` AS `r`
INNER JOIN `report_item_day` AS `r2`
WHERE (r.item_id = cla.item_id) AND (r2.item_id = cla.item_id) AND (cla.location_id = cl.location_id)
AND (r.day between from_unixtime(1293840000) and from_unixtime(1296518399))
AND (r2.day between from_unixtime(1291161600) and from_unixtime(1293839999))
AND (cl.location_code = 'LOCATION')
group by month(r.day); 

查看 EXPLAIN PLAN 在此之后是否发生变化。

2) 这样做:ALTER TABLE report_itme_day ADD INDEX (date,item_id);

这将索引扫描日期而不是项目 ID。

查看 EXPLAIN PLAN 在此之后是否发生变化。

3) 最后的手段:重构查询

SELECT r.day, sum(r.amount)/(count(distinct r.item_id)*count(r.day)) AS `current_avg_day`, sum(r2.amount)/(count(distinct r2.item_id)*count(r2.day)) AS `previous_avg_day` FROM
(SELECT CLA.item_id FROM client_location CL,client_location_item CLA WHERE CLA.location_code = 'LOCATION' AND CLA.location_id=CL.location_id) A,
report_item_day r,
report_item_day r2,
WHERE (r.item_id  = A.item_id)
AND   (r2.item_id = A.item_id)
AND   (r.day  between from_unixtime(1293840000) and from_unixtime(1296518399))
AND   (r2.day between from_unixtime(1291161600) and from_unixtime(1293839999))
group by month(r.day); 

这绝对可以进一步重构。我只是稍微重构了一下。

试一试!!!