大规模的一对多性能

Question

我用post 与post_reaction 建立了一个一对多的关系。概念很简单，帖子可以被点赞，每个点赞都存储在post_reaction 表中，以及点赞者和反应类型（点赞、喜欢等）

一切正常™，但是随着规模的扩大，性能会下降，即随着 post_reaction 表的增长。

出于测试目的，我生成了 200 个帖子，并给每个帖子 1000 个反馈。这导致在post_reaction 表中存储了 200,000 个总反应。

我的 Twig 模板提供了一个帖子列表，限制为 20 个。当模板迭代显示每个帖子时，它会调用 post.reactions|length 来计算反应数量。这将执行以下数据库查询：

SELECT
  t0.reaction AS reaction_1,
  t0.id AS id_2,
  t0.created AS created_3,
  t0.post_id AS post_id_4,
  t0.user AS user_5
FROM
  post_reaction t0
WHERE
  t0.post_id = ?

对于我正在呈现的 20 个帖子，每次运行此查询平均需要 4-7 毫秒。仅仅为了统计帖子，这总共需要大约 100 毫秒的数据库查询。

这似乎并不算太​​糟糕，但是我们观察到在应用程序中处理这么多数据会产生一些开销。

查看整个请求的分析器，我们看到以下内容： 我们在此请求中的总体处理时间为 585 毫秒

components/news_post.html.twig 是调用post.reactions|length 触发数据库查询的组件。如果我们在不询问反应的情况下发起相同的请求，我们会观察到以下情况。 我们在此请求中的总体处理时间为 179 毫秒

快 406 毫秒/69.4%。我相信这主要归因于学说中的开销，因为它将 20,000 行处理为对象，仅供我们稍后计算。

为了缓解这种情况，我想看看将反应加入我的帖子查询是否会有所帮助。

SELECT
  p0_.replies_allowed AS replies_allowed_0,
  p0_.highlight_date AS highlight_date_1,
  p0_.title AS title_2,
  p0_.content AS content_3,
  p0_.id AS id_4,
  p0_.created AS created_5,
  p0_.updated AS updated_6,
  p0_.news_feed_id AS news_feed_id_7,
  p0_.created_by_id AS created_by_id_8,
  p0_.updated_by_id AS updated_by_id_9
FROM
  post p0_
  INNER JOIN post_reaction p1_ ON (p1_.post_id = p0_.id)
WHERE
  p0_.news_feed_id = ?
ORDER BY
  CASE WHEN p0_.highlight_date > ? THEN 0 ELSE 1 END ASC,
  p0_.created DESC
LIMIT
  20

但是它会导致查询中的 LIMIT 20 子句出现问题，因为由于此数据集中的反应数量，加入反应只允许返回一篇帖子。

我不确定我是否应该继续开发一种方法来让加入成为可能，或者探索一种替代方法，无论是什么方法。理想情况下，我想减少 406 毫秒的额外执行时间，因为它几乎占页面总处理时间的 70%，只是为了计算喜欢..

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编辑：根据要求，show create table post_reaction 的输出

CREATE TABLE `post_reaction` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `post_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `user` int(11) DEFAULT NULL,
  `reaction` int(11) NOT NULL,
  `reaction_timestamp` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `IDX_1B3A8E564B89032C` (`post_id`),
  KEY `IDX_1B3A8E568D93D649` (`user`),
  CONSTRAINT `FK_1B3A8E564B89032C` FOREIGN KEY (`post_id`) REFERENCES `post` (`id`),
  CONSTRAINT `FK_1B3A8E568D93D649` FOREIGN KEY (`user`) REFERENCES `user` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=200786 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci

Answer 1

• （第二次查询）不要将JOIN 转换为post_reaction，因为您没有使用其中的任何列。

• ORDER BY 的复杂性使得不可能更快地查看所有 1000 个反应。因此LIMIT 对性能的影响很小。

• 请提供SHOW CREATE TABLE post_reaction，我们可以在那里进行一些改进。但是您当然需要一些以post_id 开头的索引开始。通过重新排列 PRIMARY KEY 以从该列开始，我们可能会得到一些改进。

• （我对控制器或树枝一无所知。它们似乎是昂贵的部分？）

更多

“计算 [for each post] 的反应次数”——这是一个不会花费很长时间的 SQL 查询：

SELECT post_id,
       COUNT(*) AS reaction_count
    FROM post_reaction
    GROUP BY post_id;

不遍历帖子；一次没有 20 个；只需简单地通过该表中的索引即可完成所有操作。

我在 92 个国家/地区的 50 万个城市的表上尝试了等效查询。耗时 0.13 秒。

这里的教训是，当 SQL 被要求在很多行上执行很多相同的事情时，它会大放异彩。