SQL 查询优化

Question

我在优化某些考虑了日期时间字段的 sql 查询时遇到问题。

首先，我的table结构如下：

  CREATE TABLE info (
  id int NOT NULL auto_increment,
  name varchar(20),
  infoId int,
  shortInfoId int,
  text varchar(255),
  token varchar(60),
  created_at DATETIME,
  PRIMARY KEY(id)
  KEY(created_at));

在对一些简单查询使用解释后，我添加了 created_at 键，这提高了我大部分简单查询的性能。我现在遇到以下查询的问题：

SELECT min(created_at), max(created_at) from info order by id DESC limit 10000

通过此查询，我想获得最后 10k 个结果之间的时间跨度。

使用 explain 后得到以下结果：

id  select_type     table   type    possible_keys   key     key_len     ref     rows    Extra
1   SIMPLE          info    ALL     NULL            NULL    NULL        NULL     4       NULL

关于如何提高此查询的性能的任何想法？

Answer 1

SELECT min(created_at), max(created_at) from info order by id DESC limit 10000

以上查询将为您提供一行，其中包含 info table 中的最小值和最大值 created_at。因为它只有 returns 1 行，order by 和 limit 子句不起作用。

倒数第10000条记录可以用order by & limit条件ORDER BY id DESC LIMIT 1 OFFSET 9999访问（感谢@Mörre Noseshine指正）

因此，我们可以将预期的查询写成如下：

SELECT 
min_created_at.value, 
max_created_at.value
FROM 
(SELECT 
    created_at value 
 FROM info 
 ORDER BY id DESC 
 LIMIT 1 OFFSET 9999) min_created_at,

(SELECT 
    created_at value 
 FROM info 
 ORDER BY id DESC 
 LIMIT 1) max_created_at

Answer 2

如果您想检查按 id 排序的前 10k 行，那么您需要使用子查询来实现您的目标：

SELECT MIN(created_at), MAX(created_at)
FROM (
    SELECT created_at
    FROM info
    ORDER BY id DESC
    LIMIT 10000
) tenK

内部查询从 table 中获取前 10k 行，按 id 排序（只需要 created_at 字段）。外部 table 从内部查询生成的结果集中计算 created_at 的最小值和最大值。

我没有运行一个 EXPLAIN 但我认为它在 'Extra' 列中说 'Using temporary' （这不好，但你不能做得更好对于此请求）。但是，10,000 行并不算多；它运行速度很快，并且性能不会随着 table 大小的增加而降低。

更新：

现在我注意到问题中的这句话：

With this query I want to get the timespan between tha last 10k results.

如果你想获取最近行的 created_at 的值和过去 10k 行的行，那么你可以使用两个简单的查询，这些查询使用 created_at 上的索引运行快：

(
    SELECT created_at
    FROM info
    ORDER BY id DESC
    LIMIT 1
)
UNION ALL
(
    SELECT created_at
    FROM info
    ORDER BY id DESC
    LIMIT 9999,1
)
ORDER BY created_at

这个查询产生2行，第一行是过去第10000行的created_at的值，第二行是最近一行的created_at的值（我假设created_at 总是在增长）。

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