MYSQL Group By Date 性能查询答案

【问题标题】：MYSQL Group By Date Performance QueryMYSQL Group By Date 性能查询
【发布时间】：2014-07-06 17:25:09
【问题描述】：

我目前正在编写一个查询，它将在 MySQL DB 中的一个 MISAM 表上运行多次。

查询需要很多行（可能高达 100,000+）并获取每月总计。我目前使用的 SQL 是

SELECT DATE_FORMAT(ct_cdatetime, "%m-%Y") AS Month, SUM(ct_total), SUM(ct_charge)
FROM client_transaction
WHERE (...omitted for this example...)
GROUP BY DATE_FORMAT(ct_cdatetime, "%m-%Y") ORDER BY ct_cdatetime ASC

我知道强制 MySQL 将日期转换为字符串的性能问题。这样做会更快和/或更好的做法

1) 保持原样
2) 选择所有行并在 PHP 中将它们分组到一个大批。
3) 在数据库中有一个月-年 int 字段并更新它当我添加行时（例如 2014 年 7 月的 714）？

【问题讨论】：

将您的month_year信息存储在单独的列中并在其上设置索引（如果这是经常使用或时间紧迫的查询）。

标签： mysql performance query-optimization

【解决方案1】：

哪个最快的问题的答案很简单：同时尝试并测量。

SQL 端的性能并没有真正受到日期转换的影响。它由group by 决定，尤其是排序的排序。

我怀疑在应用程序端传输数据和执行工作会更快。特别是，您必须将大量（ish）数据从数据库传输到应用程序。然后，您必须在应用程序中复制将在数据库中完成的工作。

但是，应用程序端的内存算法可能比数据库端更通用的算法更快。在应用程序端完成工作可能会更快。

【讨论】：

【解决方案2】：

以下查询更快，因为它只是提取日期的组成部分而不是创建格式化文本：

SELECT YEAR(dtfield), MONTH(dtfield), COUNT(*)
FROM mytable
GROUP BY YEAR(dtfield), MONTH(dtfield);

请记住，MySQL 在使用函数时不能对GROUP BY 条件使用任何索引优化。如果您有一个大表并且需要这种计算，通常会为它们创建单独的索引列（如noticed by hellcode）。

【讨论】：