0

現在、18,310,298レコードのテーブルがあります。

そして次のクエリ

SELECT COUNT(obj_id) AS cnt
FROM
`common`.`logs`
WHERE 
`event` = '11' AND
`obj_type` = '2' AND
`region` = 'us' AND 
DATE(`date`) = DATE('20120213010502');

次の構造で

CREATE TABLE `logs` (
  `log_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `event` tinyint(4) NOT NULL,
  `obj_type` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  `obj_id` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `region` varchar(3) NOT NULL DEFAULT '',
  `date` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  PRIMARY KEY (`log_id`),
  KEY `event` (`event`),
  KEY `obj_type` (`obj_type`),
  KEY `region` (`region`),
  KEY `for_stat` (`event`,`obj_type`,`obj_id`,`region`,`date`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=83126347 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='Logs table' |

とMySQLの説明は次を示しています

+----+-------------+-------+------+--------------------------------+----------+---------+-------------+--------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys                  | key      | key_len | ref         | rows   | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------+--------------------------------+----------+---------+-------------+--------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | logs  | ref  | event,obj_type,region,for_stat | for_stat | 2       | const,const | 837216 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+--------------------------------+----------+---------+-------------+--------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

このようなクエリを毎日のピーク使用時間で実行するには、約5秒かかります。

それを速くするために私は何ができますか？

更新：すべてのコメントに関して、INDEXを変更し、WHERE句でDATE関数を削除しました

+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| logs  |          0 | PRIMARY  |            1 | log_id      | A         |    15379109 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | event    |            1 | event       | A         |          14 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | obj_type |            1 | obj_type    | A         |          14 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | region   |            1 | region      | A         |          14 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | for_stat |            1 | event       | A         |         157 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | for_stat |            2 | obj_type    | A         |         157 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | for_stat |            3 | region      | A         |         157 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
| logs  |          1 | for_stat |            4 | date        | A         |         157 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+


    mysql> explain extended SELECT COUNT(obj_id) as cnt 
    ->     FROM `common`.`logs` 
    ->     WHERE `event`= '11' AND 
    ->     `obj_type` = '2' AND 
    ->     `region`= 'est' AND 
    ->     date between '2012-11-25 00:00:00' and '2012-11-25 23:59:59';
+----+-------------+-------+-------+--------------------------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys                  | key      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+--------------------------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | logs  | range | event,obj_type,region,for_stat | for_stat | 21      | NULL | 9674 |    75.01 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+--------------------------------+----------+---------+------+------+----------+-------------+

実行速度が速いようです。みんな、ありがとう。

4

5 に答える 5

2

EXPLAIN出力は、クエリがfor_statインデックスの最初の2列のみを使用していることを示しています。

これは、クエリがobj_idWHERE句で使用されていないためです。なしで新しいキーを作成するobj_id（または既存のキーを変更して列を並べ替える）と、より多くのキーを使用できるようになり、パフォーマンスが向上する可能性があります。

KEY `for_stat2` (`event`,`obj_type`,`region`,`date`)

それでも遅すぎる場合はDATE()、SalmanとSashiが言ったように、使用する最後の条件を変更すると、状況が改善される可能性があります。

于 2012-11-30T11:22:31.813 に答える
0

@Joniは、インデックスの何が問題になっているのかをすでに説明しています。クエリの場合、サンプルクエリは時間に関係なくすべてのレコードを選択すると仮定します2012-02-13。キャスト>=の<代わりに使用するwhere句を変更できます。DATE

SELECT COUNT(obj_id) AS cnt
FROM
`common`.`logs`
WHERE 
`event` = 11 AND
`obj_type` = 2 AND
`region` = 'us' AND 
`date` >= DATE('20120213010502') AND
`date` <  DATE('20120213010502') + INTERVAL 1 DAY
于 2012-11-30T11:19:27.103 に答える
0

ロギング（挿入）も高速である必要があるため、使用するインデックスはできるだけ少なくしてください。

それが管理者である限り、評価には時間がかかる場合があり、必ずしもインデックスは必要ありません。

CREATE TABLE `logs` (
  `log_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `event` tinyint(4) NOT NULL,
  `obj_type` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  `obj_id` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `region` varchar(3) NOT NULL DEFAULT '',
  `date` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
  PRIMARY KEY (`log_id`),
  KEY `for_stat` (`event`,`obj_type`,`region`,`date`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=83126347 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='Logs table' |

そして、日付検索については、@SashiKantと@SalmanAがすでに回答しています。

于 2012-11-30T11:21:02.943 に答える
0

Mysqlは、照合数でインデックス列を配置する必要がありますか。表内の可能な値が少ない-左側に配置されています。また、列regionをenum（）に変更して、句を使用して検索dateするBETWEENこともできます。Mysqlは、インデックスの3番目の列を使用していません。これは、使用量がフィルタリングよりも手間がかかるためです（Mysqlでは一般的なことです）。

于 2012-11-30T11:37:31.323 に答える
0

列の日付関数dateは、全表スキャンを実行しています。これを試して ：：

SELECT COUNT(obj_id) as cnt
                FROM
                    `common`.`logs` 
                WHERE 
                    `event`      = 11
                AND
                    `obj_type`   = 2

                AND
                    `region`     = 'us'
                AND
                    `date` = DATE('20120213010502')
于 2012-11-30T11:12:21.077 に答える