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私は、Web サイトのコース ページへのユーザー アクセスを追跡しています。これを行っているのは、特定のコース (別名製品) について、ユーザーがアクセスした上位の他のコース ページのリストを取得できるようにするためです。現在のページも訪問した人です。特徴。

私が持っているものは機能していますが、収集されたデータが増え続けるにつれて、クエリ時間はかなり遅くなります. 現在、約 30 万件のレコードがあり、クエリにはそれぞれ 2 秒以上かかっています。約 2M レコードに達したらデータのトリミングを開始する予定ですが、現在直面しているパフォーマンスの問題を考えると、これは不可能だと思います。私がこれをどのように行っているかについて、より良いアプローチがあるかどうか知りたいです。

ここに悲惨な詳細があります...

ユーザー ID、コース番号、タイムスタンプを含む単純な 3 列の InnoDB テーブルがあります。ユーザー ID とコース番号のフィールドは、ユーザー ID とコース番号の組み合わせと同様にインデックス化されます。テーブル スキーマは次のとおりです。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `coursetracker` (
  `user` varchar(38) NOT NULL COMMENT 'user guid',
  `course` char(8) NOT NULL COMMENT 'subject code and course number',
  `visited` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'last visited time',
  UNIQUE KEY `ndx_user_course` (`user`,`course`),
  KEY `ndx_user` (`user`),
  KEY `ndx_course` (`course`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='tracking user visits to courses';

テーブル内のデータは次のようになります。

user                                   | course   | visited
=======================================|==========|====================
{00001A4C-1DE0-C4FB-0770-A758A167B97E} | OFFC2000 | 2013-01-19 23:18:03
{00001FB0-179E-1E28-F499-65451E5C1465} | FSCT8481 | 2013-01-30 13:12:29
{0000582C-5959-EF2B-0637-B5326A504F95} | COMP1409 | 2013-01-13 16:09:42
{0000582C-5959-EF2B-0637-B5326A504F95} | COMP2051 | 2013-01-13 16:20:41
{0000582C-5959-EF2B-0637-B5326A504F95} | COMP2870 | 2013-01-13 16:25:41
{0000582C-5959-EF2B-0637-B5326A504F95} | COMP2920 | 2013-01-13 16:24:40
{00012C64-2CA1-66DD-5DDC-B3714BFC91C3} | COMM0005 | 2013-02-18 21:32:36
{00012C64-2CA1-66DD-5DDC-B3714BFC91C3} | COMM0029 | 2013-02-18 21:34:04
{00012C64-2CA1-66DD-5DDC-B3714BFC91C3} | COMM0030 | 2013-02-18 21:34:50
{00019F46-6664-28DD-BCCD-FA6810B4EBB8} | COMP1409 | 2013-01-16 15:48:49

特定のコース (この例では COMP1409) に関連するコースを取得するために使用しているサンプル クエリは、次のようになります。

SELECT `course`,
       count(`course`) c
FROM `coursetracker`
WHERE `user` IN
        (SELECT `user`
         FROM `coursetracker`
         WHERE `course` = 'COMP1409')
    AND `course` != 'COMP1409'
GROUP BY `course`
ORDER BY c DESC LIMIT 10

このクエリの結果は次のようになります。

course   | c
=========|====
COMP1451 | 470
COMP1002 | 367
COMP2613 | 194
COMP1850 | 158
COMP1630 | 156
COMP2617 | 126
COMP2831 | 119
COMP2614 | 95
COMP1911 | 79
COMP1288 | 76

したがって、上記のすべては、パフォーマンスを除いて、私が望むとおりに機能します。テーブルは非常に単純なので、インデックスを作成する必要はありません。SQL クエリの結果、探しているデータが得られます。これをより速く行う方法についてのアイデアがありません。アプローチに関するフィードバックをいただければ幸いです。

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2 に答える 2

2

代わりに結合を試すことができます：

SELECT c1.`course`,
       count(c1.`course`) as c
FROM `coursetracker` c1
INNER JOIN `coursetracker` c2
ON c1.`user` = c2.`user`
WHERE c2.`course` = 'COMP1409'
AND c1.`course` != 'COMP1409'
GROUP BY c1.`course`
ORDER BY c DESC LIMIT 10
于 2013-03-07T22:00:22.487 に答える
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EXPLAINを見ずに見分けるのは難しいですが、テーブルをそれ自体に結合する方が速いかもしれません。

SELECT `course`, count(`course`) c
FROM `coursetracker` c
 INNER JOIN `coursetracker` c2 ON c.user = c2.user
WHERE c2.`course` = 'COMP1409'
AND  c.`course` != 'COMP1409'
GROUP BY `course`
ORDER BY c DESC LIMIT 10
于 2013-03-07T22:02:03.640 に答える