Mysql Group Join 优化问题

Question

我正在尝试优化此查询，它从 building_rent_prices 和 building_weather 返回多行，然后对它们进行分组并计算其字段的平均值。到目前为止，这些表都在一百万行以下，但需要几秒钟，有谁知道我如何从复合索引或重写查询中优化它？我假设它应该能够是 100 毫秒或更快的查询，但到目前为止它似乎不能

SELECT b.*
     , AVG(r.rent)
     , AVG(w.high_temp)
  FROM buildings b
  LEFT 
  JOIN building_rent_prices r
    ON r.building_id = b.building_id 
  LEFT 
  JOIN building_weather w
    ON w.building_id = b.building_id 
 WHERE w.date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE + INTERVAL 4 DAY
   AND r.date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE + INTERVAL 10 day
 GROUP  
    BY b.building_id
 ORDER  
    BY AVG(r.rent) / b.square_feet DESC
 LIMIT 10;  

解释如下：

1 SIMPLE building_rent_prices 范围

1 个简单的建筑物 eq_ref

1 个简单的建筑_天气参考

在哪里使用；使用索引；使用临时的；使用文件排序

在哪里使用

在哪里使用；使用索引

我正在处理一些测试数据，这里是创建表

CREATE TABLE building(
building_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
name VARCHAR(255),
square_feet INT
);

CREATE TABLE building_weather(
building_weather_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
building_id INT,
weather_date DATE,
high_temp INT
);

CREATE TABLE building_rates(
building_rate_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
building_id INT,
weather_date DATE,
rate double
);

ALTER TABLE building_rates INDEX(building_id);
ALTER TABLE buildings INDEX(building_id);
ALTER TABLE building_weather INDEX(building_id);

根据 DRapp 没有索引的回答，这似乎在 1 秒内工作（我仍然需要测试它是否有效）

select 
  B.*, 
  BRP.avgRent, 
  BW.avgTemp
   from 
   ( select building_id,
            AVG( rent ) avgRent
         from
            building_rent_prices
         where
            date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + 10
         group by
            building_id
         order by
            building_id ) BRP
     JOIN buildings B
        on BRP.building_id = B.building_id
     left join ( select building_id,
                        AVG( hi_temp ) avgTemp
                     from building_weather 
                     where date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + 10
                     group by building_id) BW
        on BRP.building_id =  BW.building_id
   GROUP BY BRP.building_id
 ORDER BY BRP.avgRent / 1 DESC
   LIMIT 10;

Answer 1

让我们详细看一下这个查询。您想要为每个建筑物报告两种不同类型的平均值。您需要在单独的子查询中计算它们。如果你不这样做，你会得到笛卡尔组合爆炸。

一个是 11 天的平均租金价格。您可以通过此子查询获取该数据：

          SELECT building_id, AVG(rent) rent
            FROM building_rent_prices
           WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 10 DAY
           GROUP BY building_id

这个子查询可以通过compound covering index 对building_rent_prices 进行优化，由(date, building_id, rent) 组成。

接下来是五天的平均温度。

          SELECT building_id, AVG(high_temp) high_temp
            FROM building_weather
           WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 4 DAY
           GROUP BY building_id

这可以通过building_weather 上的复合覆盖索引进行优化，由(date, building_id, high_temp) 组成。

最后，您需要将这两个子查询加入到您的buildings 表中以生成最终结果集。

SELECT buildings.*, a.rent, b.high_temp
  FROM buildings
  LEFT JOIN (
          SELECT building_id, AVG(rent) rent
            FROM building_rent_prices
           WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 10 DAY
           GROUP BY building_id
       ) AS a ON buildings.building_id = a.building_id
  LEFT JOIN (
          SELECT building_id, AVG(high_temp) high_temp
            FROM building_weather
           WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 4 DAY
           GROUP BY building_id
       ) AS b ON buildings.building_id = b.building_id
 ORDER BY a.rent / buildings.square_feet DESC
 LIMIT 10

一旦优化了两个子查询，除了building_id 主键之外，这个不需要任何东西。

总之，为了加快这个查询，创建building_rent_prices 和building_weather 查询中提到的两个复合索引。

Answer 2

不要使用 CURDATE + 4：

mysql> select CURDATE(), CURDATE() + 30, CURDATE() + INTERVAL 30 DAY;
+------------+----------------+-----------------------------+
| CURDATE()  | CURDATE() + 30 | CURDATE() + INTERVAL 30 DAY |
+------------+----------------+-----------------------------+
| 2015-03-15 |       20150345 | 2015-04-14                  |
+------------+----------------+-----------------------------+

将INDEX(building_id) 添加到第二个和第三个表中。

如果这些都不能解决；回来修改查询和架构，我会更深入地研究。

Answer 3

首先，您对基于 WEATHER 的表的查询仅为 4 天，而 RENT PRICES 表为 10 天。由于您在两者之间没有任何连接关联，因此您将得到一个笛卡尔结果，即每个建筑物 ID 有 40 条记录。这是故意的还是只是没有被识别为糟糕......

其次，我会像下面那样调整查询，而且，我已经调整了 BOTH WEATHER 和 RENT PRICES 表以反映相同的日期范围。我首先对价格进行子查询，然后按建筑物和日期分组，然后加入建筑物，然后再对按建筑物和日期分组的天气进行子查询。但是在这里，我将租金价格子查询加入到建筑物 ID 和日期的天气子查询中，因此它最多会保持 1:1 的比例。我不知道为什么天气甚至是跨越日期范围的考虑因素。

但是为了帮助索引，我建议以下内容

Table                Index on
buildings            (Building_ID)  <-- probably already exists as a PK
building_rent_prices (date, building_id, rent)
building_weather     (date, building_id, hi_temp)

索引的目的是利用 WHERE 子句（日期优先），然后是 GROUP BY（建筑物 ID），并且是一个 COVERING INDEX（包括租金）。出于同样的原因，对于建筑物天气表也是如此。

select 
      B.*, 
      BRP.avgRent, 
      BW.avgTemp
   from 
       ( select building_id,
                AVG( rent ) avgRent
             from
                building_rent_prices
             where
                date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 10 DAY
             group by
                building_id
             order by
                building_id ) BRP

         JOIN buildings B
            on BRP.building_id = B.building_id

         left join ( select building_id,
                            AVG( hi_temp ) avgTemp
                         from
                            building_weather 
                         where
                            date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 10 DAY
                         group by
                            building_id ) BW
            on BRP.building_id =  BW.building_id

   GROUP BY 
      BRP.building_id

   ORDER BY 
      BRP.avgRent / B.square_feet DESC

   LIMIT 10;

澄清...

我不能保证执行顺序，但本质上，对于 BPR 和 BW 别名的两个（查询），它们会在任何连接发生之前快速完成和执行。如果您想要（在我的示例中）10 天与每天加入的平均值，那么我已将“日期”作为组的一部分删除，因此每个最多将分别返回每个建筑物 1 个。

现在，仅以 1:1:1 的比例加入构建表将限制最终结果集中的记录。这应该考虑到您对相关日期的平均值的关注。

Answer 4

对于遇到与我类似的问题的任何人，解决方案是使用 building_id 对您想加入的每个表进行分组，这样您就可以与每个平均值一对一地加入。如果您不希望在所有表中都没有数据的结果，使用 JOIN 而不是 LEFT JOIN 的 Ollie Jones 查询是最接近的答案。另外我遇到的主要问题是我忘记在 avg(low_temp) 列上放置索引，因此 INDEXES.我从中学到的是，如果您在选择中执行聚合函数，则它属于您的索引。我在其中添加了 low_temp。

building_weather (date, building_id, hi_temp, low_temp) 按照 Ollie 和 DR APP 的建议

ALTER TABLE building_weather ADD index(date, building_id, hi_temp, low_temp);

SELECT buildings.*, a.rent, b.high_temp, b.low_temp
  FROM buildings
  JOIN (
      SELECT building_id, AVG(rent) rent
        FROM building_rent_prices
       WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 10 DAY
       GROUP BY building_id
   ) AS a ON buildings.building_id = a.building_id
  JOIN (
      SELECT building_id, AVG(high_temp) high_temp, AVG(low_temp) low_temp
        FROM building_weather
       WHERE date BETWEEN CURDATE() AND CURDATE() + INTERVAL 4 DAY
       GROUP BY building_id
   ) AS b ON buildings.building_id = b.building_id
 ORDER BY a.rent / buildings.square_feet DESC
 LIMIT 10