主頁 > 資料庫 > 如何加快包含HAVING的查詢?

如何加快包含HAVING的查詢?

2022-10-16 20:57:30 資料庫

我有一個包含近十億條記錄的表,需要使用HAVING. 它非常慢(在體面的硬體上大約需要 15 分鐘)。如何加快速度?

SELECT ((mean - 3.0E-4)/(stddev/sqrt(N))) as t, ttest.strategyid, mean, stddev, N, 
  kurtosis, strategies.strategyId 
FROM ttest,strategies 
WHERE ttest.strategyid=strategies.id AND dataset=3 AND patternclassid="1" 
  AND exitclassid="1" AND N>= 300 HAVING t>=1.8

我認為問題是t無法索引,因為它需要計算。我無法將其添加為列,因為“3.0E-4”會因查詢而異。

桌子:

create table ttest (
  strategyid bigint,
  patternclassid integer not null,
  exitclassid integer not null,
  dataset integer not null,
  N integer,
  mean double,
  stddev double,
  skewness double,
  kurtosis double,

  primary key (strategyid, dataset)
);
create index ti3 on ttest (mean);
create index ti4 on ttest (dataset,patternclassid,exitclassid,N);

create table strategies (
  id bigint ,
  strategyId varchar(500),

  primary key(id),
  unique key(strategyId)
);

explain select..

ID 選擇型別 桌子 磁區 型別 可能的鍵 鑰匙 key_len 參考 過濾 額外的
1 簡單的 測驗 無效的 范圍 初級,ti4 鈦4 17 無效的 1910344 100.00 使用索引條件;使用 MRR
1 簡單的 策略 無效的 eq_ref 基本的 基本的 8 Jellyfish_test.ttest.strategyid 1 100.00 使用哪里

uj5u.com熱心網友回復:

查詢需要重新制定,并且需要添加索引。

計劃A:

SELECT  ((tt.mean - 3.0E-4)/(tt.stddev/sqrt(tt.N))) as t,
        tt.strategyid, tt.mean, tt.stddev, tt.N, tt.kurtosis,
        s.strategyId
    FROM  ttest AS tt
    JOIN  strategies AS s  ON tt.strategyid = s.id
    WHERE  tt.dataset = 3
      AND  tt.patternclassid = 1
      AND  tt.exitclassid = 1
      AND  tt.N >= 300
      AND  ((tt.mean - 3.0E-4)/(tt.stddev/sqrt(tt.N))) >= 1.8

以及測驗中的“復合”和“覆寫”指數。用這個替換你ti4的(使其“覆寫”):

INDEX(dataset, patternclassid, exitclassid,  -- any order
      N, strategyid)     -- in this order

B計劃:

SELECT  ((tt.mean - 3.0E-4)/(tt.stddev/sqrt(tt.N))) as t,
        tt.strategyid, tt.mean, tt.stddev, tt.N, tt.kurtosis,
        ( SELECT s.strategyId 
              FROM strategies AS s
              WHERE s.id = tt.strategyid = s.id
        ) AS strategyId
    FROM  ttest AS tt
    WHERE  tt.dataset = 3
      AND  tt.patternclassid = 1
      AND  tt.exitclassid = 1
      AND  tt.N >= 300
      AND  ((tt.mean - 3.0E-4)/(tt.stddev/sqrt(tt.N))) >= 1.8

具有相同的索引。

不幸的是, for 的運算式t需要重復。通過將其從 移動HAVINGWHERE,避免收集不需要的行,最終將它們扔掉。 也許優化器會自動執行此操作。請提供EXPLAIN SELECT ...查看。

此外,尚不清楚這兩種配方中的一種是否會比另一種運行得更快。

uj5u.com熱心網友回復:

老實說,我從未見過HAVING被這樣使用;20 多年以來,我一直認為它只能在某些GROUP BY情況下使用!

無論如何,恕我直言,您在這里不需要它,正如 Rick James 指出的那樣,您可以將它全部放在WHERE. 稍微重寫一下,我最終得到:

SELECT ((t.mean - 3.0E-4)/(t.stddev/sqrt(t.N))) as t, 
       t.strategyid, 
       t.mean, 
       t.stddev, 
       t.N, 
       t.kurtosis, 
       s.strategyId 
 FROM ttest t,
 JOIN strategies s
   ON s.id = t.strategyid =  
WHERE t.dataset=3 
  AND t.patternclassid="1" 
  AND t.exitclassid="1" 
  AND t.N>= 300 
  AND ((t.mean - 3.0E-4)/(t.stddev/sqrt(t.N))) >= 1.8
  

其中大部分我們確實可以預見一個合理的指數。最后一個計算問題仍然存在:

  AND ((t.mean - 3.0E-4)/(t.stddev/sqrt(t.N))) >= 1.8

然而,在我們開始之前:如果你忽略這個“公式”,有多少行?100?200?如果是這樣,那么在 Rick James 的回答中預見的索引應該是足夠的恕我直言。如果它是 1000 或更多,那么問題就變成了:公式拋出了多少?1%?50% 99%?如果它再次處于低位,那么 Rick James 提出的索引就可以了。但是,如果您只需要保留一些,您可能需要進一步優化它并相應地索引。根據您的解釋,我知道這3.0E-4是可變的,因此我們無法將其包含在索引中..所以我們需要提取我們可以提取的部分:

如果我的代數沒有讓我失望,你可以使用這樣的公式:

 AND ((t.mean - 3.0E-4) / (t.stddev / sqrt(t.N))) >= 1.8
 AND ((t.mean - 3.0E-4) ) >=  1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N))
 AND   t.mean - 3.0E-4    >= (1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N)))
 AND          - 3.0E-4    >= (1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N))) - t.mean 
 

所以查詢變為:

SELECT ((t.mean - 3.0E-4)/(t.stddev/sqrt(t.N))) as t, 
       t.strategyid, 
       t.mean, 
       t.stddev, 
       t.N, 
       t.kurtosis, 
       s.strategyId 
 FROM ttest t,
 JOIN strategies s
   ON s.id = t.strategyid =  
WHERE t.dataset=3 
  AND t.patternclassid="1" 
  AND t.exitclassid="1" 
  AND t.N>= 300 
  AND (1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N))) - t.mean <= -3.0E-4    

我不熟悉 mysql 但瀏覽檔案應該可以在索引中包含“生成的列”。因此,我們將使用(1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N)) - t.mean).

您的索引欄位因此變為:

dataset, paternclassid, exitclassid, N, (1.8 * (t.stddev / sqrt(t.N))) - t.mean)

請注意,系統將必須為您在表上執行的插入(并可能更新)每一行計算此值。但是,一旦出現(并被索引),它應該會使查詢更快一些。

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/514363.html

標籤:mysql表现查询优化有

上一篇:與模式匹配相比,“Option.bind”是否有性能成本?

下一篇:自加入需要時間

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more