MySQL查询优化-内部查询

这是整个查询

SELECT s.*, (SELECT url FROM show_medias WHERE show_id = s.id AND is_primary = 1) AS media_url
FROM (shows As s)
WHERE `s`.`id` IN (
 SELECT DISTINCT st.show_id
 FROM show_time_schedules AS sts
 LEFT JOIN show_times AS st ON st.id = sts.show_time_id
 WHERE sts.schedule_date BETWEEN CAST('2012-01-10' AS date) AND CAST('2012-01-14' AS date)
 )
AND `s`.`is_active` = 1
ORDER BY s.name asc 

如果

而且

 SELECT DISTINCT st.show_id
 FROM show_time_schedules AS sts
 LEFT JOIN show_times AS st ON st.id = sts.show_time_id
 WHERE sts.schedule_date BETWEEN CAST('2012-01-10' AS date) AND CAST('2012-01-14' AS date)
(0.0061 sec)

有没有明显的原因

SELECT s.*, (inner query 1) AS media_url
FROM (shows As s)
WHERE `s`.`id` IN ( inner query 2 )
AND `s`.`is_active` = 1
ORDER BY s.name asc

是否需要

5.7245秒

解释扩展的

id  select_type         table       type    possible_keys   key     key_len ref                     rows    filtered    Extra
1   PRIMARY             s           ALL     NULL            NULL    NULL    NULL                    151     100.00      Using where; Using filesort
3   DEPENDENT SUBQUERY  sts         ALL     NULL            NULL    NULL    NULL                    26290   100.00      Using where; Using temporary
3   DEPENDENT SUBQUERY  st          eq_ref  PRIMARY         PRIMARY 4       bvcdb.sts.show_time_id  1       100.00      Using where
2   DEPENDENT SUBQUERY  show_medias ALL     NULL            NULL    NULL    NULL                    159     100.00      Using where

您可以随时使用来查看MySql对查询的处理情况

您也可以用稍微不同的方式编写查询，您是否尝试过以下方法

SELECT        s.*, 
              sm.url AS media_url 
FROM          shows AS s
INNER JOIN    show_medias AS sm ON s.id = SM.show_id
WHERE `s`.`id` IN ( 
                        SELECT DISTINCT st.show_id 
                        FROM show_time_schedules AS sts 
                        LEFT JOIN show_times AS st ON st.id = sts.show_time_id 
                        WHERE sts.schedule_date BETWEEN CAST('2012-01-10' AS date) AND CAST('2012-01-14' AS date) 
                        ) 
AND            `s`.`is_active` = 1 
AND            sm.is_primary = 1
ORDER BY       s.name asc 

看看这会有什么样的影响是很有趣的。我希望它会更快，因为目前，我认为MySql将为您的每一个节目运行内部查询1（这样一个查询将运行多次。连接应该更有效）

如果您想要所有在show_Media中没有行的节目，请将内部联接替换为左联接

编辑：

我很快就会看一看你的解释，我也不知道你是否想试试下面的解释；它将删除所有子查询：

SELECT        DISTINCT s.*,  
                       sm.url AS media_url  
FROM                   shows AS s 
INNER JOIN             show_medias AS sm ON s.id = SM.show_id
INNER JOIN             show_times AS st ON (s.id = st.show_id)
RIGHT JOIN             show_time_schedules AS sts ON (st.id = sts.show_time_id)

WHERE                  `s`.`is_active` = 1  
AND                    sm.is_primary = 1 
AND                    sts.schedule_date BETWEEN CAST('2012-01-10' AS date) AND CAST('2012-01-14' AS date)  
ORDER BY               s.name asc 

（如果能看到对这些问题的解释得到扩展也会很好——您可以将其添加到这篇评论中）

进一步编辑：

关于你的解释（）

使用文件端口和使用临时文件都是关键指标。我建议的第二个查询应该删除所有临时表（在子查询中）。然后试着把订单撇在一边，看看这是否会有不同（我们可以在目前的调查结果中加上这一点：-）

---

我还可以看到，查询可能会错过很多索引查找；您的所有id列都是索引匹配的主要候选列（与通常的相同）。我还会尝试添加这些索引，然后再次运行EXPLAIN EXTENDED，看看现在有什么不同（编辑，我们已经从上面的评论中知道了！）

下面是CTE解决方案：（我的错，mysql没有CTE，但问题太普遍了）

结果:

CREATE TABLE
INSERT 0 15
  id  | study_start_time | study_end_time 
------+------------------+----------------
 1234 |              168 |            480
 2345 |              175 |            233
 2345 |              400 |            425
 4567 |              200 |            225
 4567 |              250 |            289
 4567 |              300 |            310
 4567 |              320 |            340
 4567 |              360 |            390
(8 rows)

查询计划（添加明显主键和索引后）：

---

出于兴趣，您是否通过（内部，左侧，取决于您是否只想要带有url的节目）在show_medias.show_id=s.id上加入show_medias而不是在选择列表中执行子查询来查看性能？我很想看看。“解释查询”中有什么内容吗？@dash非常感谢您迄今为止的帮助，添加了

EXPLAIN EXTENDED

，您建议的查询产生了几乎相同的（如果不是更长的6.x秒）性能。您知道表上有哪些索引吗？特别是，您的查询索引中是否有任何id列用于显示、显示时间、显示时间和显示媒体？出于兴趣，是否通过加快查询速度来删除顺序？@dash我的天哪。。。谢谢你提到索引。。。这是一个旧的项目，我在学习索引外部id字段和主。。。应用外键索引后，查询将以0.0064秒的速度运行。。。把这些加在你的答案上，我们会把这件事结束的。。。谢谢MySQL支持这个吗？如果真是这样，那就太棒了！然而，我想你可能看错了问题；-）不，没有，对不起。我没有看到mysql标签，或者它是后来添加的。CTE是追踪链表的好方法（这就是我重新标记孤岛和缺口的原因；IAG基本上是链表，所以CTE对我来说就像膝盖反射）我将添加一个查询计划，只是为了好玩…因此我的回答；-）然而，我很想知道这个问题属于哪一个，因为这是一个出色的、结构良好的、得到充分支持的答案。。。

WITH RECURSIVE tree AS (
    SELECT t0.id
        , t0.study_start_time
        , t0.study_end_time
    FROM tab t0
    WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM tab nx
           WHERE nx.id=t0.id 
           AND nx.study_end_time = t0.study_start_time
           )
    UNION
    SELECT tt.id
        ,tt.study_start_time
        ,t1.study_end_time
    FROM tab t1
    JOIN tree tt ON t1.id=tt.id
                AND t1.study_start_time = tt.study_end_time
    )
SELECT * FROM tree
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM tab nx 
                WHERE nx.id=tree.id
                AND tree.study_end_time = nx.study_start_time
                )
ORDER BY id
    ;

CREATE TABLE
INSERT 0 15
  id  | study_start_time | study_end_time 
------+------------------+----------------
 1234 |              168 |            480
 2345 |              175 |            233
 2345 |              400 |            425
 4567 |              200 |            225
 4567 |              250 |            289
 4567 |              300 |            310
 4567 |              320 |            340
 4567 |              360 |            390
(8 rows)

DROP TABLE
NOTICE:  CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "tab_pkey" for table "tab"
CREATE TABLE
CREATE INDEX
INSERT 0 15

                                                                QUERY PLAN                                                                 
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Merge Anti Join  (cost=16209.59..16292.13 rows=6386 width=12) (actual time=0.189..0.193 rows=8 loops=1)
   Merge Cond: ((tree.id = nx.id) AND (tree.study_end_time = nx.study_start_time))
   CTE tree
     ->  Recursive Union  (cost=0.00..15348.09 rows=8515 width=12) (actual time=0.022..0.136 rows=15 loops=1)
           ->  Merge Anti Join  (cost=0.00..175.04 rows=1455 width=12) (actual time=0.019..0.041 rows=8 loops=1)
                 Merge Cond: ((t0.id = nx.id) AND (t0.study_start_time = nx.study_end_time))
                 ->  Index Scan using tab_pkey on tab t0  (cost=0.00..77.35 rows=1940 width=12) (actual time=0.010..0.018 rows=15 loops=1)
                 ->  Index Scan using sssss on tab nx  (cost=0.00..77.35 rows=1940 width=8) (actual time=0.003..0.008 rows=14 loops=1)
           ->  Merge Join  (cost=1297.04..1500.28 rows=706 width=12) (actual time=0.010..0.012 rows=1 loops=6)
                 Merge Cond: ((t1.id = tt.id) AND (t1.study_start_time = tt.study_end_time))
                 ->  Index Scan using tab_pkey on tab t1  (cost=0.00..77.35 rows=1940 width=12) (actual time=0.001..0.004 rows=9 loops=6)
                 ->  Sort  (cost=1297.04..1333.42 rows=14550 width=12) (actual time=0.006..0.006 rows=2 loops=6)
                       Sort Key: tt.id, tt.study_end_time
                       Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
                       ->  WorkTable Scan on tree tt  (cost=0.00..291.00 rows=14550 width=12) (actual time=0.000..0.001 rows=2 loops=6)
   ->  Sort  (cost=726.15..747.44 rows=8515 width=12) (actual time=0.166..0.169 rows=15 loops=1)
         Sort Key: tree.id, tree.study_end_time
         Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
         ->  CTE Scan on tree  (cost=0.00..170.30 rows=8515 width=12) (actual time=0.025..0.149 rows=15 loops=1)
   ->  Sort  (cost=135.34..140.19 rows=1940 width=8) (actual time=0.018..0.018 rows=15 loops=1)
         Sort Key: nx.id, nx.study_start_time
         Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
         ->  Seq Scan on tab nx  (cost=0.00..29.40 rows=1940 width=8) (actual time=0.003..0.004 rows=15 loops=1)
 Total runtime: 0.454 ms
(24 rows)