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我认为我对如何为复杂查询构建索引缺乏基本的了解。给定以下查询,表 PHOTOS
上的最佳索引是什么?我觉得应该可以知道而无需进行大量的试验和错误(相信我,我已经......)
这是我目前拥有的索引,它给了我使用索引条件;使用临时的;使用文件排序
。如果可能的话,我想摆脱临时/文件排序位。
testIndex: photoTypeID, photoID, photographerID, shootID, timeAdded
这是查询(实际上更复杂,但我已将其精简为最少的相关PHOTOS
-索引相关内容:
SELECT
SQL_CALC_FOUND_ROWS
PH.photoID
FROM PHOTOS PH
JOIN PHOTO_TYPES PT ON PT.photoTypeID = PH.photoTypeID
LEFT JOIN PHOTO_LINKS PL ON PL.photoID = PH.photoID
LEFT JOIN PAYPAL_ITEMS PI ON PI.photoID = PH.photoID
LEFT JOIN PHOTOGRAPHER_PRODUCTS PP ON PP.photographerID = PH.photographerID
WHERE PH.shootID = 1234
GROUP BY PH.photoID
ORDER BY PH.timeAdded DESC
LIMIT 0, 100;
解释输出:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 SIMPLE PH ref PRIMARY,testIndex testIndex 4 const 80632 100 Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 SIMPLE PT eq_ref PRIMARY PRIMARY 1 PH.photoTypeID 1 100 Using index
1 SIMPLE PL ref photoID photoID 4 PH.photoID 1 100 Using index
1 SIMPLE PCI ref photoID photoID 5 PH.photoID,const 1 100 Using index
1 SIMPLE PP ref photographerID photographerID 4 PH.photographerID 4 100 Using where; Using index
最佳答案
您需要一个复合INDEX(shootID, photoID)
,正如我所描述的in my indexing cookbook .
shootID
是 WHERE
中的 =
,因此它排在第一位WHERE
均已处理,我们可以继续...GROUP BY
,即photoID
ORDER BY
与 GROUP BY
不同。所以... ORDER BY
和 LIMIT
将需要临时和文件排序。
但是...还有另一个问题(可能):当您执行JOIN
时,(通常)会增加行数。 “明显”的解决方法是执行 GROUP BY 来缩小它。但任何聚合(以及 SQL_CALC_FOUND_ROWS)都会计算夸大的值。这就是“问题”。
所以...让我们尝试在执行JOIN
之前获取计数。可是等等!为什么要有连接?你没有从他们那里获取任何东西。而且,由于它们(大部分)是 LEFT JOIN
,因此您不会使用这些 JOIN
进行过滤。
好吧,我无法弄清楚查询的意图,但我会给你一个可能有帮助的提示。
SELECT photoID
FROM
(
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS
photoID, photoTypeID, photographerID
FROM PHOTOS
WHERE shootID = 1234
ORDER BY PH.timeAdded DESC
LIMIT 0, 100
) AS PH
JOIN PHOTO_TYPES PT ON PT.photoTypeID = PH.photoTypeID
LEFT JOIN PHOTO_LINKS PL ON PL.photoID = PH.photoID
LEFT JOIN PAYPAL_ITEMS PI ON PI.photoID = PH.photoID
LEFT JOIN PHOTOGRAPHER_PRODUCTS PP ON PP.photographerID = PH.photographerID
ORDER BY PH.timeAdded DESC;
该版本将需要INDEX(shootID, timeAdded)
。如果它给你正确的答案,它应该快得多并且不使用 tmp 或文件排序。
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