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我遇到了一个非常奇怪的情况。我每晚的一次查询通常需要 5 分钟,但现在却花费了超过 12 个小时。这是查询:
SELECT Z.id,
Z.seoAlias,
GROUP_CONCAT(DISTINCT LOWER(A.include)) AS include,
GROUP_CONCAT(DISTINCT LOWER(A.exclude)) AS exclude
FROM df_productsbystore AS X
INNER JOIN df_product_variants AS Y ON Y.id = X.id_variant
INNER JOIN df_products AS Z ON Z.id = Y.id_product
INNER JOIN df_advertisers AS A ON A.id = X.id_store
WHERE X.isActive > 0
AND Z.id > 60301433
GROUP BY Z.id
ORDER BY Z.id
LIMIT 45000;
我运行了 EXPLAIN 并得到以下结果:
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+-----------+---------+---------------------+------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+-----------+---------+---------------------+------+---------------------------------+
| 1 | SIMPLE | A | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 365 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | X | ref | UNIQUE_variantAndStore,idx_isActive,idx_store | idx_store | 4 | foenix.A.id | 600 | Using where |
| 1 | SIMPLE | Y | eq_ref | PRIMARY,UNIQUE,idx_prod | PRIMARY | 4 | foenix.X.id_variant | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | Z | eq_ref | PRIMARY,UNIQUE_prods_seoAlias,idx_brand,idx_gender2,fk_df_products_id_category_idx | PRIMARY | 4 | foenix.Y.id_product | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+-----------+---------+---------------------+------+---------------------------------+
这看起来与我的开发环境不同。 df_advertisers 部分对我来说看起来很可疑,所以我删除并重新创建了 X.id_store 列上的索引,现在 EXPLAIN 看起来像这样,查询又很快了:
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------------------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------------------+---------+-------------+
| 1 | SIMPLE | Z | range | PRIMARY,UNIQUE_prods_seoAlias,idx_brand,idx_gender2,fk_df_products_id_category_idx | PRIMARY | 4 | NULL | 2090691 | Using where |
| 1 | SIMPLE | Y | ref | PRIMARY,UNIQUE,idx_prod | UNIQUE | 4 | foenix.Z.id | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | X | ref | UNIQUE_variantAndStore,idx_isActive,idx_id_store | UNIQUE_variantAndStore | 4 | foenix.Y.id | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | A | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | foenix.X.id_store | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+------------------------+---------+-------------------+---------+-------------+
看起来索引神奇地消失了。谁能解释这怎么可能?我的意思是定期运行 mysqlcheck 命令或类似命令来避免这种事情吗?我被难住了!
谢谢
最佳答案
下次,只需执行ANALYZE TABLE df_productsbystore;
就会非常快,并且可能解决问题。
ANALYZE
重新计算优化器用来决定从哪个表开始的统计信息。在极少数情况下,统计数据会过时,需要加强。
警告:我假设您在最近的版本上使用 InnoDB。如果您使用 MyISAM,则需要更频繁地使用 ANALYZE
。
您真的需要 45K 行吗?这么多你要做什么?
加快查询速度的一种方法(可能)是在子查询中使用 X 和 Z 执行所有操作,然后 JOIN A
完成其余操作:
SELECT XYZ.id, XYZ.seoAlias,
GROUP_CONCAT(DISTINCT LOWER(A.include)) AS include,
GROUP_CONCAT(DISTINCT LOWER(A.exclude)) AS exclude
FROM
(
SELECT Z.id, Z.seoAlias, X.id_store
FROM df_productsbystore AS X
INNER JOIN df_product_variants AS Y ON Y.id = X.id_variant
INNER JOIN df_products AS Z ON Z.id = Y.id_product
WHERE X.isActive > 0
AND Z.id > 60301433
GROUP BY Z.id -- may not be necessary ??
ORDER BY Z.id
LIMIT 45000
) AS XYZ
INNER JOIN df_advertisers AS A ON A.id = XYZ.id_store
GROUP BY ZYZ.id
ORDER BY XYZ.id;
有用的索引:
Y: INDEX(id_product, id)
X: INDEX(id_variant, isActive, id_store)
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