Arhn - архитектура программирования

Медленная производительность Mysql с группой по порядку

Я использую Mysql 5.7. У меня есть таблица с 7006500 строк. Мой запрос выполняет группу и извлекает строку, которая имеет максимальное количество с каждой группой в столбце, который уже проиндексирован, но все еще требует времени для выполнения. Ниже мой запрос, план выполнения и схема таблицы.

Схема таблицы

        CREATE TABLE templog (
          id bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
          userid bigint(12) unsigned NOT NULL,
          type tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0',
          os tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
          day date DEFAULT NULL,
          activetime smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
          createdat datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
          timegroupid tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
          PRIMARY KEY (`id`),
          KEY templog_type_IDX (`type`,`day`,`userid`,`timegroupid`) USING BTREE
        ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7006500 DEFAULT CHARSET=utf8;

Мой запрос: -

SELECT  SQL_NO_CACHE y.userid, y.timegroupid as besttime,y.cnt
    FROM (
        SELECT  @row_number := CASE WHEN @userid=x.userid THEN @row_number+1 ELSE 1 END AS row_number ,
                @userid := x.userid AS userid ,x.cnt,x.timegroupid
            FROM (
                SELECT  userid, timegroupid ,COUNT(userid) as cnt
                    from  templog
                    where  type = 3
                      AND  day BETWEEN '2020-01-01' AND '2020-01-20'
                      AND  userid < 771267
                    GROUP by  userid, timegroupid
                    ORDER by  userid DESC ,cnt DESC 
                  ) x,
            ( SELECT  @row_number:=0, @userid:='') AS t 
          ) y
    where  y.row_number = 1
    ORDER by  y.userid DESC
    LIMIT  1000;

Формат объяснения запроса:

                {
              "query_block": {
                "select_id": 1,
                "cost_info": {
                  "query_cost": "12.00"
                },
                "ordering_operation": {
                  "using_filesort": true,
                  "table": {
                    "table_name": "y",
                    "access_type": "ref",
                    "possible_keys": [
                      "<auto_key0>"
                    ],
                    "key": "<auto_key0>",
                    "used_key_parts": [
                      "row_number"
                    ],
                    "key_length": "9",
                    "ref": [
                      "const"
                    ],
                    "rows_examined_per_scan": 10,
                    "rows_produced_per_join": 10,
                    "filtered": "100.00",
                    "cost_info": {
                      "read_cost": "10.00",
                      "eval_cost": "2.00",
                      "prefix_cost": "12.00",
                      "data_read_per_join": "320"
                    },
                    "used_columns": [
                      "row_number",
                      "userid",
                      "cnt",
                      "timegroupid"
                    ],
                    "attached_condition": "((`y`.`row_number` <=> 1))",
                    "materialized_from_subquery": {
                      "using_temporary_table": true,
                      "dependent": false,
                      "cacheable": true,
                      "query_block": {
                        "select_id": 2,
                        "cost_info": {
                          "query_cost": "6441.25"
                        },
                        "nested_loop": [
                          {
                            "table": {
                              "table_name": "t",
                              "access_type": "system",
                              "rows_examined_per_scan": 1,
                              "rows_produced_per_join": 1,
                              "filtered": "100.00",
                              "cost_info": {
                                "read_cost": "0.00",
                                "eval_cost": "0.20",
                                "prefix_cost": "0.00",
                                "data_read_per_join": "16"
                              },
                              "used_columns": [
                                "@row_number:=0",
                                "@userid:=''"
                              ],
                              "materialized_from_subquery": {
                                "using_temporary_table": true,
                                "dependent": false,
                                "cacheable": true,
                                "query_block": {
                                  "select_id": 4,
                                  "message": "No tables used"
                                }
                              }
                            }
                          },
                          {
                            "table": {
                              "table_name": "x",
                              "access_type": "ALL",
                              "rows_examined_per_scan": 25725,
                              "rows_produced_per_join": 25725,
                              "filtered": "100.00",
                              "cost_info": {
                                "read_cost": "1296.25",
                                "eval_cost": "5145.00",
                                "prefix_cost": "6441.25",
                                "data_read_per_join": "602K"
                              },
                              "used_columns": [
                                "userid",
                                "timegroupid",
                                "cnt"
                              ],
                              "materialized_from_subquery": {
                                "using_temporary_table": true,
                                "dependent": false,
                                "cacheable": true,
                                "query_block": {
                                  "select_id": 3,
                                  "cost_info": {
                                    "query_cost": "140807.11"
                                  },
                                  "ordering_operation": {
                                    "using_filesort": true,
                                    "grouping_operation": {
                                      "using_temporary_table": true,
                                      "using_filesort": false,
                                      "table": {
                                        "table_name": "templog",
                                        "access_type": "range",
                                        "possible_keys": [
                                          "templog_type_IDX"
                                        ],
                                        "key": "templog_type_IDX",
                                        "used_key_parts": [
                                          "type",
                                          "day"
                                        ],
                                        "key_length": "13",
                                        "rows_examined_per_scan": 694718,
                                        "rows_pr
            oduced_per_join": 25725,
                                        "filtered": "33.33",
                                        "using_index": true,
                                        "cost_info": {
                                          "read_cost": "1863.51",
                                          "eval_cost": "5145.03",
                                          "prefix_cost": "140807.11",
                                          "data_read_per_join": "803K"
                                        },
                                        "used_columns": [
                                          "id",
                                          "userid",
                                          "type",
                                          "day",
                                          "timegroupid"
                                        ],
                                        "attached_condition": "((`templog`.`type` = 3) and (`templog`.`day` between '2020-01-01' and '2020-01-20') and (`templog`.`userid` < 771267))"
                                      }
                                    }
                                  }
                                }
                              }
                            }
                          }
                        ]
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }

Есть ли что-то другое, чтобы оптимизировать запрос или изменить порядок индекса или переписать запрос по-другому для повышения производительности?


Ответы:


1
  1. Не рассчитывайте на то, что @variables будут работать так, как вы ожидаете. Я думаю, что следующая версия начинает запрещать их.

  2. Оптимизатор может отбросить ORDER BY в производной таблице. Это приведет к неправильным результатам. Добавление большого LIMIT к подзапросу может предотвратить это.

  3. Создайте и поддерживайте «сводную таблицу». Это может значительно ускорить этот и подобные запросы.

    CREATE TABLE Summary (
        userid ...,
        timegroupid ...,
        type ...,
        day ...,
        cnt SMALLINT UNSIGNED NOT NULL,  -- COUNT(*)
        tottime INT UNSIGNED NOT NULL,   -- SUM(activetime)
        PRIMARY KEY(timegroupid, userid, type, day)
    

Однако, не разбираясь в данных лучше, я не могу предсказать, будет ли эта таблица заметно меньше исходной. Если он значительно меньше, эта сводная таблица не будет практичной.

  1. Я добавил еще один тег — следуйте ему, чтобы узнать больше о groupwise-max.
19.04.2019
  • Спасибо за предложение сводной таблицы. У меня уже есть сводная таблица. Моя таблица templog представляет собой подробную таблицу журнала, после выполнения запроса, когда я извлекаю результаты, записи которых мне нужно обновить с помощью моей сводной таблицы. Итак, сначала мне нужно оптимизировать вышеуказанный запрос. 21.04.2019
  • @ 5a01d01P - под сохранением я подразумеваю SELECT только те строки, которые были вставлены в templog вчера (или в течение последнего часа, или с момента последнего обновления сводной таблицы). Ваш запрос не похож на дополнение сводной таблицы, поскольку он ограничен нечетным временным диапазоном, не всеми пользователями и только одним типом. Подробнее, пожалуйста. 21.04.2019
  • Новые материалы

    Коллекции публикаций по глубокому обучению
    Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..

    Представляем: Pepita
    Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..

    Советы по коду Laravel #2
    1-) Найти // You can specify the columns you need // in when you use the find method on a model User::find(‘id’, [‘email’,’name’]); // You can increment or decrement // a field in..

    Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
    Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv) Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..

    3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
    1. Методом факторизации — 2. Используя квадратичную формулу — 3. Заполнив квадрат — Давайте поймем это, решив это простое уравнение: Мы пытаемся сделать LHS,..

    Создание VR-миров с A-Frame
    Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..

    Демистификация рекурсии
    КОДЕКС Демистификация рекурсии Упрощенная концепция ошеломляющей О чем весь этот шум? Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..