我有一个大型数据集(它将继续增长!)，其中批量读取的数据存储在 DATE 列中，因为任何核心数据表中的所有行都属于到特定的一天(上下文是分析/报告)。
许多 View 需要每月而不是每天详细级别的数据，我根据需要通过 SQL(SUM、AVG 等)聚合数据。
这也意味着我按 YEAR() 和 MONTH() 对数据进行分组，这不能使用 DATE 列上的索引并导致查询执行器的 Use temporary 和 Use filesort。
最好的解决方案是将 DATE 列拆分为 3 个单独的年、月和日列吗？或者保留 DATE 列(约束、排序等)并有一个也被索引的“yearmonth”(yyyymm)列？我不喜欢重复数据，但我并不是 100% 确定什么是这种情况下的最佳做法。
最佳答案
不要将 DATE 拆分为组成部分。困难大于预期的好处。
使用汇总表避免冗长的分析/报告。参见 my blog在这样的。粗略地说，每天晚上你都会计算过去一天的一些小计和计数，并将这些放在“汇总表”中。与“事实”表相比，分析对该表的运行速度要快得多。
对于 AVG，一定要存储 SUM() 和 COUNT(*)，计算(在报告中)SUM(sums)/SUM(counts) 作为平均值。
关于mysql - 使用 MySQL 按年和月分组，同时利用索引并避免临时/文件排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29674108/