对约 225 万行的单表进行选择查询的优化技术？

Question

我有一个在 InnoDB 引擎上运行的名为 squares 的 MySQL 表，它大约有 2,250,000 行，表结构如下：

`squares` (
   `square_id` int(7) unsigned NOT NULL,
   `ref_coord_lat` double(8,6) NOT NULL,
   `ref_coord_long` double(9,6) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`square_id`),
   KEY `ref_coord_lat` (`ref_coord_lat`),
   KEY `ref_coord_long` (`ref_coord_long`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

第一列square_id 保存一个从0 到2.25M 的简单递增值，而ref_coord_lat 和ref_coord_long 分别保存一个点的一组十进制度的纬度和经度坐标。

这是一个只读表。不会添加额外的行，唯一需要对其运行的查询如下：

SELECT * FROM `squares` WHERE 
  `ref_coord_lat` BETWEEN :southLat AND :northLat AND 
  `ref_coord_long` BETWEEN :westLong AND :eastLong

...冒号后面的值是 PHP PDO 占位符。本质上，此查询的目标是获取表中当前位于由查询中的 4 个坐标限制的 Google 地图窗口的视口中的所有坐标点。

我已限制使用 Google Maps API 运行此查询的缩放级别，以便可以获取的最大行数为 ~5600。随着缩放级别的增加，最终的获取总数会显着降低。

直接在 PHPMyAdmin 中运行这样的示例查询需要 1.40-1.45 秒。这太长了。我已经在ref_coord_lat 和ref_coord_long 上运行标准索引，这使查询时间从约5 秒减少，但这对于最终用户期望及时响应的地图来说仍然太大了。

我的问题很简单：如何进一步优化此表/查询以提高获取结果的速度？

Answer 1

在(lat, long) 上创建复合索引应该会有很大帮助。

但是，正确的解决方案是查看MySQL spatial extensions。空间支持是专门为处理二维数据和针对此类数据的查询而创建的。如果您创建适当的空间索引，您的典型查询性能应该很容易超过 (lat, long) 上的复合索引的性能。

Answer 2

你的结构看起来还不错。 2,25M 行并不多。您的行很小，并且您所做的比较仅针对双精度值。它应该更快。

尝试在您的表上运行ANALYZE、OPTIMIZE、CHECK、REPAIR 命令，以确保您的索引构造正确。

完成此操作后，您应该尝试在系统中进行更深入的调查。 是什么减慢了查询速度？可以是：

• 磁盘 I/O
• 内存限制（尝试调整你的 my.cnf，查看优秀的http://www.mysqlperformanceblog.com/）
• CPU（似乎不太可能）
• 网络问题

使用监控来获取有关您的 sql 缓存、内存使用情况等的数据。 它将帮助您诊断问题。

祝你的项目好运。

Answer 3

_{这里的内容最初是由 OP (Antilogical) 作为对问题的编辑而编写的。我将问题的答案部分移至此处，并将其设为社区 wiki。 @Antilogical，如果您想发表自己的答案以获得声誉，请给我留言。}

嗯，我修好了。方法如下：

我设法将查询时间从最初的 5 秒缩短到 0.6-0.7 毫秒。我偶然发现了这个问题，“如何为单个查询进一步优化这个 MySQL 表”here。这导致我将我的表从 InnoDB 切换到 MyISAM 并使用地理空间抽象来表示我的坐标点。

首先，我从 InnoDB 切换到 MyISAM，它更适合 MySQL 空间扩展。

ALTER TABLE `squares` ENGINE=MyISAM;

然后，我创建了一个名为coordinate 的地理空间列，其中包含一个点对象（它只是ref_coord_lat 和ref_coord_long 的串联：

UPDATE `squares` SET `coordinate` = GeomFromText(CONCAT('POINT(', `ref_coord_lat`,' ', `ref_coord_long`, ')'));

我向coordinate 添加了一个空间索引——这极大地提高了查询性能。最初，虽然不使用地理空间扩展，但我从数据库中选择字段的查询是：

SELECT * FROM `squares` WHERE `ref_coord_lat` BETWEEN *somecoordinate* AND *somecoordinate* AND `ref_coord_long` BETWEEN *somecoordinate* and *somecoordinate*

这个查询本质上是通过为每个轴（纬度和经度）设置两个限制/条件来模拟边界框。请注意，* 当前表示我的数据库的所有三个字段，我还没有创建 coordinate。当我切换到使用 MySQL 空间扩展时，我现在可以通过使用具有函数 MBRContains() 的最小边界矩形来检查我的新 coordinate 列，该函数是 MySQL 地理空间扩展集的一部分。

SELECT * FROM `squares` WHERE MBRContains(GeomFromText(POLYGON((*my four bounds now go here in lat,lon pairs*))), `coordinate`);

请注意我仍然选择* 的所有字段？你不需要这样做。 coordinate 列仅充当查找值的索引，因此我现在通过下面的此查询选择除该列之外的所有内容，这比直接上面的查询显着提高了速度。

SELECT `square_id`, `ref_coord_lat`, `ref_coord_long` FROM `squares` WHERE MBRContains(GeomFromText(POLYGON((*my four bounds now go here in lat,lon pairs*))), `coordinate`);

速度提高了多个数量级：

• ~5s - 查询初始squares 表的时间（InnoDB，无索引）
• 1.40-1.45s - 为ref_coord_lat 和ref_coord_long 添加两个索引
• 0.9s (900ms) - 然后我发现我的 SELECT 查询中的约束坐标有十几个小数位。我在我的 Javascript 代码中将它们四舍五入为 6（与我的表存储坐标的小数位数相同）。这提供了不错的速度提升。
• 0.5s (500ms) - 根据@N.B. 下面的评论，我将inno_db_buffer_pool 的大小从 16M 增加到 256M。
• 45-50ms - 切换到 MyISAM 引擎，添加坐标点列并添加空间索引
• 0.6-0.7ms - 我改变了我的查询，而不是选择 * 列，而是选择所有 but 我的新 coordinate 列。

数据库优化？完毕。

Answer 4

虽然不是很优雅，但拆分为多个表（例如每 30 度纬度一个）通常会有所帮助。您的查询很明显哪些表包含所需的点。

另外，使用EXPLAIN 来调查问题。