Mysql ove还不错。）问题是“很多”分区会带来不同的低效率；“太少”分区会导致“何必麻烦”

请注意，几乎总是分区表的最佳PK不同于等效的非分区表

请注意，我不同意在

vention\u id

上进行分区，因为很容易将该列放在PK的开头

分析

假设您搜索一个

场馆id

并使用我建议的分区和主键，下面是

选择

的执行方式：

根据日期范围进行筛选。这可能会将活动限制为单个分区

钻取该分区的数据树，以查找该分区的

场馆id

从那里跳转数据，降落在所需的

区域ID

对于每个，根据日期进一步筛选

---

我相信MySQL通常一次只能利用一个索引，所以将字段单独索引可能不是最好的选择；我建议尝试在

（场馆id，日纪元）

或

（场馆id，分区id，日纪元）

上创建一个综合索引。。。此外，在问题中包含表的创建也不会有任何影响。

groupby

通常用于聚合，你想在未分组的字段中选择一个半随机值吗？@uuerdo上面的查询不是整个查询我有一个外部选择，它需要

groupby

，但我没有费心显示，因为这不是问题所在，内部查询（显示）正在减慢速度。我将尝试创建该复合索引。如果GROUPBY用于外部查询，则不需要将其包含在您发布的内容中；原始查询应该有一个

）

将您发布的内容与分组依据之前的外部部分分隔开来。@uuerdo包含

分组依据的原因是，这可能会减慢查询速度。我知道你不知道它为什么会在那里，我现在已经解释过了。我认为问题是由于我所做的编辑。我目前正在添加索引，但我有太多的数据，需要一段时间：）我尝试使用此索引，等待了大约5分钟，但出现了500个错误。是的。。。检查服务器是否仍在执行该查询。既然你说你的表已经分区了，你可以简化这个新索引，只需要有两列
addindex complex\u idx（'day\u epoch'，'zone\u id'）
。但在这种情况下，我认为您不应该强制使用此索引，而是应该允许服务器优化器分析查询。我刚刚检查了，失败的查询不再运行。那么现在最好不要强制指数？您认为这可能是SQL配置吗？我们使用的AWS RDS服务器具有30GB RAM和8个vCPU，我怀疑服务器规格是否存在问题。是的，我同意服务器硬件看起来不错。只需再尝试一次创建索引，但更简单的索引没有
vention\u id
，因为它已经分区了。关于分区的另一个问题。您是否有办法从
场馆id
检测分区id？如果是，我们可以将分区强制添加到查询中，这是有意义的。我尝试了一下，但不幸的是，它没有提高查询速度。我只是觉得奇怪，通过在日期范围内增加一天，它会从0.7秒变为13秒。你会在两个日期之间相遇吗？不，有道理。意味着日期筛选器将大量“返回”到下一个条件。这可能是您的服务器/资源的提示点：）是的，例如，当我在第5次和第9次之间查询时，需要0.7秒，但当我在第5次和第10次之间查询时，需要13秒。因此，仅仅一点点额外的数据就会产生巨大的影响。这可能与MySQL配置有关吗？正如旁注一样，每天返回大约20k条记录，因此，如果再添加一天，就不会有超过100k条记录，因此我认为查询速度不会受到太大影响。@Martijn-优化器可以并且将重新排列
WHERE
子句项。手动重新排列它们没有好处。另一方面，复合索引中列的顺序可能非常重要。@Lukerayner-很可能优化器选择了不同的索引来使用，但它弊大于利。为这两种情况提供
EXPLAIN选择…
（如果可能）。
SELECT device_uuid,
     day_epoch,
     is_repeat
FROM tracking_daily_stats_zone_unique_device_uuids_per_hour
WHERE day_epoch >= 1552435200
AND day_epoch < 1553040000
AND venue_id = 46
AND zone_id IN (102,105,108,110,111,113,116,117,118,121,287)

CREATE TABLE `tracking_daily_stats_zone_unique_device_uuids_per_hour` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `day_epoch` int(10) NOT NULL,
 `day_of_week` tinyint(1) NOT NULL COMMENT 'day of week, monday = 1',
 `hour` int(2) NOT NULL,
 `venue_id` int(5) NOT NULL,
 `zone_id` int(5) NOT NULL,
 `device_uuid` binary(16) NOT NULL COMMENT 'binary representation of the device_uuid, unique for a single day',
 `device_vendor_id` int(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'id of the device vendor',
 `first_seen` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
 `last_seen` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
 `is_repeat` tinyint(1) NOT NULL COMMENT 'is the device a repeat for this day?',
 `prev_last_seen` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'previous last seen ts',
 PRIMARY KEY (`id`,`venue_id`) USING BTREE,
 KEY `venue_id` (`venue_id`),
 KEY `zone_id` (`zone_id`),
 KEY `day_of_week` (`day_of_week`),
 KEY `day_epoch` (`day_epoch`),
 KEY `hour` (`hour`),
 KEY `device_uuid` (`device_uuid`),
 KEY `is_repeat` (`is_repeat`),
 KEY `device_vendor_id` (`device_vendor_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=450967720 DEFAULT CHARSET=utf8
/*!50100 PARTITION BY HASH (venue_id)
PARTITIONS 100 */

ALTER TABLE tracking_daily_stats_zone_unique_device_uuids_per_hour 
ADD INDEX complex_idx (`venue_id`, `day_epoch`, `zone_id`)

SELECT device_uuid,
     day_epoch,
     is_repeat
FROM tracking_daily_stats_zone_unique_device_uuids_per_hour
USE INDEX (complex_idx)
WHERE day_epoch >= 1552435200
AND day_epoch < 1553040000
AND venue_id = 46
AND zone_id IN (102,105,108,110,111,113,116,117,118,121,287)

SELECT device_uuid,
     day_epoch,
     is_repeat
FROM tracking_daily_stats_zone_unique_device_uuids_per_hour
PARTITION (`p46`)
WHERE day_epoch >= 1552435200
AND day_epoch < 1553040000
AND zone_id IN (102,105,108,110,111,113,116,117,118,121,287)

INDEX(venue_id, zone_id, day_epoch)

PRIMARY KEY(venue_id, zone_id, day_epoch,  -- this order, as discussed above;
            id)    -- to make sure that the entire PK is unique.
INDEX(id)      -- to keep AUTO_INCREMENT happy

PARTITION BY RANGE(day_epoch)  -- see note below

PRIMARY KEY(venue_id, zone_id, id)