MySQL查询的优化

我正在使用一个MySQL数据库来存储来自某个能量测量系统的值。问题是数据库包含数百万行，查询需要花费一些时间才能完成。这些查询是最优的吗？我应该做些什么来改进它们

数据库表由各有15列的行组成（t、UL1、UL2、UL3、PL1、PL2、PL3、p、Q1、Q2、Q3、CosPhi1、CosPhi2、CosPhi3、i），其中t是时间，p是总功率，i是某个标识符

当我以不同间隔（15分钟、1小时、1天、1个月）分组的图形显示数据时，我希望对查询进行分组

作为一个例子，我有一个图表，显示了当前一年中每天的kWh。收集数据的查询如下所示：

SELECT t, SUM(P) as P 
FROM table 
WHERE i = 0 and t >= '2015-01-01 00:00:00' 
GROUP BY DAY(t), MONTH(t) 
ORDER BY t

数据库已经收集了13天的测量数据，仅此查询就需要2-3秒才能完成。在这13天里，数据库增加了大约1-130万行，因为每秒都会增加一行

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这个查询是最优的吗？

我实际上会创建一个辅助表，其中每天有一列，总有一列。然后，通过触发器，插入到细节表中可以更新辅助聚合表。通过这种方式，您可以对每日表求和，这将快得多，但如果需要查看粒度级别的详细信息，仍然可以使用每秒表

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拥有聚合表可以为查询节省大量时间，特别是对于只读类型的数据或您知道不会更改的数据。然后，如果您想要更精细的细节，如每小时或15分钟的间隔，请直接转到原始数据。

我实际上会创建一个二级表，其中每天有一列，总有一列。然后，通过触发器，插入到细节表中可以更新辅助聚合表。通过这种方式，您可以对每日表求和，这将快得多，但如果需要查看粒度级别的详细信息，仍然可以使用每秒表

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拥有聚合表可以为查询节省大量时间，特别是对于只读类型的数据或您知道不会更改的数据。然后，如果您想要更精细的细节，如每小时或15分钟的间隔，请直接转到原始数据。

我实际上会创建一个二级表，其中每天有一列，总有一列。然后，通过触发器，插入到细节表中可以更新辅助聚合表。通过这种方式，您可以对每日表求和，这将快得多，但如果需要查看粒度级别的详细信息，仍然可以使用每秒表

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拥有聚合表可以为查询节省大量时间，特别是对于只读类型的数据或您知道不会更改的数据。然后，如果您想要更精细的细节，如每小时或15分钟的间隔，请直接转到原始数据。

我实际上会创建一个二级表，其中每天有一列，总有一列。然后，通过触发器，插入到细节表中可以更新辅助聚合表。通过这种方式，您可以对每日表求和，这将快得多，但如果需要查看粒度级别的详细信息，仍然可以使用每秒表

拥有聚合表可以为查询节省大量时间，特别是对于只读类型的数据或您知道不会更改的数据。然后，如果您想要更精细的细节，如每小时或15分钟的间隔，请直接转到原始数据。

对于此查询：

SELECT t, SUM(P) as P 
FROM table 
WHERE i = 0 and t >= '2015-01-01 00:00:00' 
GROUP BY DAY(t), MONTH(t) 
ORDER BY t

最佳索引是覆盖索引：

表（i，t，p）

2-3秒（超过100万行）表明您已经有了索引

你可能需要考虑DRapp的建议并使用汇总表。几个月后，您将拥有大量数据，历史查询可能需要很长时间

不过，与此同时，索引和分区可能会为您的需求提供足够的性能。

对于此查询：

SELECT t, SUM(P) as P 
FROM table 
WHERE i = 0 and t >= '2015-01-01 00:00:00' 
GROUP BY DAY(t), MONTH(t) 
ORDER BY t

最佳索引是覆盖索引：

表（i，t，p）

2-3秒（超过100万行）表明您已经有了索引

你可能需要考虑DRapp的建议并使用汇总表。几个月后，您将拥有大量数据，历史查询可能需要很长时间

不过，与此同时，索引和分区可能会为您的需求提供足够的性能。

对于此查询：

SELECT t, SUM(P) as P 
FROM table 
WHERE i = 0 and t >= '2015-01-01 00:00:00' 
GROUP BY DAY(t), MONTH(t) 
ORDER BY t

最佳索引是覆盖索引：

表（i，t，p）

2-3秒（超过100万行）表明您已经有了索引

你可能需要考虑DRapp的建议并使用汇总表。几个月后，您将拥有大量数据，历史查询可能需要很长时间

不过，与此同时，索引和分区可能会为您的需求提供足够的性能。

对于此查询：

SELECT t, SUM(P) as P 
FROM table 
WHERE i = 0 and t >= '2015-01-01 00:00:00' 
GROUP BY DAY(t), MONTH(t) 
ORDER BY t

最佳索引是覆盖索引：

表（i，t，p）

2-3秒（超过100万行）表明您已经有了索引

你可能需要考虑DRapp的建议并使用汇总表。几个月后，您将拥有大量数据，历史查询可能需要很长时间

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不过，与此同时，索引和分区可能会为您的需求提供足够的性能。

我记得有人为了家庭供暖账单解决了这个问题。五个人花了一个小时来优化分秒sillines有些无法回答，除非你描述了索引的位置-这些是关键的。你可能需要更多的行！！！见正常化！每次都是从0开始还是这是滚动的窗户？我记得那个家伙为了他的家庭取暖账单解决了这个问题。五个人花了一个小时来优化分秒sillines有些无法回答，除非你描述了索引的位置-这些是关键的。你可能需要更多的行！！！见正常化！每次都是从0开始还是这是滚动窗口？我记得有人解决了这个问题