mysql - mysql查询中如何提高查询速度

Question

我正在尝试尽可能优化我的查询速度。一个附带的问题是我看不到确切的查询速度，因为它四舍五入到整秒。查询确实得到了预期的结果，大约需要 1 秒。最终查询应该扩展得更多，因此我正在努力改进它。如何改进此查询？

该数据库是作为一家电力公司构建的。查询最终应该计算发票。我基本上有 4 个表，APX 价格、powerdeals、powerload、eans_power。

APX 价格是按小时计算的，powerload 是按季度计算的。第一步是每刻钟将这两个连接在一起。

第二步是我当前选择表 eans_power 中指示的 EAN。

最后，我将加入 Powerdeals，该 Powerdeals 目前仅包含一行，并指示从哪个小时到哪个小时以及从/到它应该适用的工作日。它由每小时的交易量和价格组成。目前它只在小时加入，但它也会扩展到工作日。

MYSQL Query:

SELECT l.DATE, l.PERIOD_FROM, a.PRICE, l.POWERLOAD, 
SUM(a.PRICE*l.POWERLOAD), SUM(d.hourly_volume/4) 
FROM timeseries.powerload l 
INNER JOIN timeseries.apxprice a ON l.DATE = a.DATE 
INNER JOIN contracts.eans_power c ON  l.ean = c.ean 
LEFT OUTER JOIN timeseries.powerdeals d ON d.period_from <= l.period_from 
AND d.period_until >= l.period_until 
WHERE l.PERIOD_FROM >= a.PERIOD_FROM 
AND l.PERIOD_FROM < a.PERIOD_UNTIL 
AND l.DATE >= '2018-01-01' 
AND l.DATE <= '2018-12-31' 
GROUP BY l.date

Explain:

1   SIMPLE  c   NULL    system  PRIMARY,ean NULL    NULL    NULL    1   100.00  Using temporary; Using filesort 

1   SIMPLE  l   NULL    ref EAN EAN 21  const   35481   11.11   Using index condition

1   SIMPLE  d   NULL    ALL NULL    NULL    NULL    NULL    1   100.00  Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

1   SIMPLE  a   NULL    ref DATE    DATE    4   timeseries.l.date   24  11.11   Using index condition   

Create table queries:

定价

CREATE TABLE `apxprice` (
  `apx_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date` date DEFAULT NULL,
  `period_from` time DEFAULT NULL,
  `period_until` time DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`apx_id`),
  KEY `DATE` (`date`,`period_from`,`period_until`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=29664 DEFAULT CHARSET=latin1 

电力交易

CREATE TABLE `powerdeals` (
  `deal_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date_deal` date NOT NULL,
  `start_date` date NOT NULL,
  `end_date` date NOT NULL,
  `weekday_from` int(11) NOT NULL,
  `weekday_until` int(11) NOT NULL,
  `period_from` time NOT NULL,
  `period_until` time NOT NULL,
  `hourly_volume` int(11) NOT NULL,
  `price` int(11) NOT NULL,
  `type_deal_id` int(11) NOT NULL,
  `contract_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`deal_id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=latin1 

动力负荷

CREATE TABLE `powerload` (
  `powerload_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ean` varchar(18) DEFAULT NULL,
  `date` date DEFAULT NULL,
  `period_from` time DEFAULT NULL,
  `period_until` time DEFAULT NULL,
  `powerload` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`powerload_id`),
  KEY `EAN` (`ean`,`date`,`period_from`,`period_until`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=61039 DEFAULT CHARSET=latin1 

eans_power

CREATE TABLE `eans_power` (
  `ean` char(19) NOT NULL,
  `contract_id` int(11) NOT NULL,
  `invoicing_id` int(11) NOT NULL,
  `street` varchar(255) NOT NULL,
  `number` int(11) NOT NULL,
  `affix` char(11) NOT NULL,
  `postal` char(6) NOT NULL,
  `city` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`ean`),
  KEY `ean` (`ean`,`contract_id`,`invoicing_id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1

Sample data tables

apx_prices

• apx_id,date,period_from,period_until,price
• 1,2016-01-01,00:00:00,01:00:00,23.86
• 2,2016-01-01,01:00:00,02:00:00,22.39

电力交易

• deal_id,date_deal,start_date,end_date,weekday_from,weekday_until,period_from,period_until,hourly_volume,price,type_deal_id,contract_id
• 1,2019-05-15,2018-01-01,2018-12-31,1,5,08:00:00,20:00:00,1000,50,3,1

动力负荷

• powerload_id,ean,date,period_from,period_until,powerload
• 1,871688520000xxxxxx,2018-01-01,00:00:00,00:15:00,9
• 2,871688520000xxxxxx,2018-01-01,00:15:00,00:30:00,11

eans_power

• ean,contract_id,invoicing_id,street,number,affix,postal,city
• 871688520000xxxxxx,1,1,road,14,postal,city

Result, without sum() and group by:

• DATE,PERIOD_FROM,PRICE,POWERLOAD,a.PRICE*l.POWERLOAD,d.hourly_volume/4,
• 2018-01-01,00:00:00,27.20,9,244.80,NULL
• 2018-01-01,00:15:00,27.20,11,299.20,NULL

Result, with sum() and group by:

• DATE、PERIOD_FROM、PRICE、POWERLOAD、SUM(a.PRICE*l.POWERLOAD)、SUM(d.hourly_volume/4)
• 2018-01-01,08:00:00,26.33,21,46193.84,12250.0000
• 2018-01-02, 08:00:00,47.95,43,90623.98,12250.0000

Answer 1

初步优化:

• 使用 InnoDB，而不是 MyISAM。
• 使用CHAR仅适用于常量字符串
• 使用一致的数据类型(例如，参见 ean)

要使用精确到秒的替代方法，请查看 Handler counts .

因为范围测试(例如 l.PERIOD_FROM >= a.PERIOD_FROM AND l.PERIOD_FROM < a.PERIOD_UNTIL)基本上不可能优化，我建议您将表扩展为每小时一个条目(或每刻钟 1 个条目，如有必要)。通过键查找一行比扫描“所有”表快得多。一整年的 9K 行是微不足道的。

当您通过这些建议(和评论)后，我将提供更多关于优化索引的提示，尤其是 InnoDB 的 PRIMARY KEY .