如何提高mysql查询中的查询速度

Question

我正在尝试尽可能优化我的查询速度。一个附带问题是我看不到确切的查询速度，因为它被四舍五入到一秒。查询确实得到了预期的结果，大约需要 1 秒。最终的查询应该进一步扩展，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。查询最终应计算发票。我基本上有4张桌子，APX价格，powerdeals，powerload，eans_power。

APX 价格是一个小时价格，powerload 是一个季度小时量。第一步是每一刻钟将这两个连接在一起。

第二步是我当前选择了表格 eans_power 中指示的 EAN。

最后，我将加入目前仅包含一行的 Powerdeals，并指明从哪个小时到哪个小时以及从/直到它应该适用的工作日。它由每小时的交易量和价格组成。目前它只在时间加入，但它也将延长到工作日。

MYSQL 查询：

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

解释：

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   

创建表查询：

价格

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 

权力交易

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 

电源负载

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

示例数据表

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

权力交易

• 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

电源负载

• 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,街道,号码,词缀,邮政,城市
• 871688520000xxxxxx,1,1,road,14,postal,city

结果，没有 sum() 和分组：

• 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

结果，使用 sum() 和分组：

• 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。
• CHAR 仅用于恒定长度字符串
• 使用一致的数据类型（例如，参见ean）

有关使用秒级的替代方法，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有一个条目（或每刻钟1 个，如有必要）。通过键查找一行比扫描“ALL”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）时，我会有更多关于优化索引的提示，尤其是 InnoDB 的 PRIMARY KEY。