要优化这些查询,您需要稍微去规范化数据。
例如,您可能有一个 track 表,其中包含轨道的 id、name 和 release date,还有一个 map_location_to_track 表,其中描述了可以从何处下载这些轨道。要回答“位置 A 的 10 个最新曲目”,您需要从 map_location_to_track 获取位置 A 的所有曲目,然后将它们加入 track 表以通过 release date 订购它们,然后选择前 10 个。
如果所有数据都在一个表中,则可以避免排序步骤。比如……
CREATE TABLE map_location_to_track (
location_id INT,
track_id INT,
release_date DATETIME,
PRIMARY KEY (location_id, release_date, track_id)
)
SELECT * FROM map_location_to_track
WHERE location_id = A
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
将 location_id 作为主键中的第一个条目可确保 WHERE 子句只是一个索引查找。那么数据就不需要重新排序了,我们已经按照主键排序了,而是选择最后的10条记录。
您确实可能仍然加入track 表以获取名称、价格等,但您现在只需为 10 条记录执行此操作,而不是该位置的所有记录。
要解决“位置 A OR B”的相同查询,有几个选项可以根据您使用的 RDBMS 执行不同的操作。
第一个很简单,虽然有些 RDBMS 不能很好地配合 IN...
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id IN (A, B)
GROUP BY track_id, release_date
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
下一个选项几乎相同,但仍然有一些 RDBMS 不能很好地将 OR 逻辑应用于 INDEX。
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = A or location_id = B
GROUP BY track_id, release_date
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
在任何一种情况下,用于将记录列表合理化到 10 条的算法对您都是隐藏的。试一试看看;该索引仍然可用,因此可以执行此操作。
另一种方法是在您的 SQL 语句中明确确定部分方法...
SELECT
*
FROM
(
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = A
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
UNION
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = B
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
)
AS data
ORDER BY
release_date DESC
LIMIT 10
-- NOTE: This is a UNION and not a UNION ALL
-- The same track can be available in both locations, but should only count once
-- It's in place of the GROUP BY in the previous 2 examples
优化器仍然有可能意识到这两个联合数据集是有序的,因此可以非常快速地进行外部排序。但是,即使没有,订购 20 件商品也很快。更重要的是,这是一个固定开销:每个位置是否有 10 亿条轨道都没有关系,我们只是合并两个 10 条的列表。
最难优化的是 AND 条件,但即便如此,“TOP 10”约束的存在也有助于创造奇迹。
将 HAVING 子句添加到基于 IN 或 OR 的方法可以解决此问题,但同样,根据您的 RDBMS,可能会运行得不太理想。
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = A or location_id = B
GROUP BY track_id, release_date
HAVING COUNT(*) = 2
ORDER BY release_date DESC LIMIT 10
另一种方法是尝试“两个查询”的方法......
SELECT
location_a.*
FROM
(
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = A
)
AS location_a
INNER JOIN
(
SELECT track_id, release_date FROM map_location_to_track
WHERE location_id = B
)
AS location_b
ON location_a.release_date = location_b.release_date
AND location_a.track_id = location_b.track_id
ORDER BY
location_a.release_date DESC
LIMIT 10
这次我们不能将两个子查询限制为只有 10 条记录;据我们所知,最近的 10 个位置 a 并没有出现在位置 b 根本。主键再次拯救了我们。这两个数据集是按发布日期组织的,RDBMScan 只是从每个数据集的顶部记录开始,然后将两者合并,直到它有 10 条记录,然后停止。
注意:因为release_date 在主键中,并且在track_id 之前,所以应该确保在连接中使用它。
根据 RDBMS,您甚至不需要子查询。您也许能够在不更改 RDBMS 计划的情况下自行加入表...
SELECT
location_a.*
FROM
map_location_to_track AS location_a
INNER JOIN
map_location_to_track AS location_b
ON location_a.release_date = location_b.release_date
AND location_a.track_id = location_b.track_id
WHERE
location_a.location_id = A
AND location_b.location_id = B
ORDER BY
location_a.release_date DESC
LIMIT 10
总而言之,三件事的结合使这非常有效:
- 对数据进行部分去规范化,以确保它符合我们的需求
- 知道我们只需要前 10 个结果
- 知道我们最多只处理 2 个地点
存在可以针对任意数量的记录和任意数量的位置进行优化的变体,但这些变体的性能明显低于此问题中所述的问题。