Mysql 使用多表优化查询_Mysql_Sql

Mysql 使用多表优化查询

mysql sql

Mysql 使用多表优化查询,mysql,sql,Mysql,Sql,我有一个查询，其中数据来自多个表 SELECT iUserID, iUserID AS userID, (CASE vUSBG WHEN 1 THEN 'Yes' WHEN 0 THEN 'No' END) AS vUSBG, concat(vFirstname,' ',vLastname) AS Name, vEmail, eType, eStat

我有一个查询，其中数据来自多个表

SELECT iUserID,
       iUserID AS userID,
       (CASE vUSBG
            WHEN 1 THEN 'Yes'
            WHEN 0 THEN 'No'
        END) AS vUSBG,
       concat(vFirstname,' ',vLastname) AS Name,
       vEmail,
       eType,
       eStatus,
       tAddedDate,
       eExpert,
       eAdmin,

  (SELECT count(iUserID) AS total
   FROM tbl_friend
   WHERE iUserID = tbl_user.iUserID) AS count_f,

  (SELECT COUNT(*)
   FROM bar_followers
   WHERE bar_followers.iUserID = tbl_user.iUserID) AS bar_follows,

  (SELECT COUNT(b.iBrandID)
   FROM tbl_company_follow,
        tbl_brand b
   WHERE tbl_company_follow.iUserID = tbl_user.iUserID
     AND b.iCompanyID = tbl_company_follow.iCompanyID) AS brand_follows,

  (SELECT sum(points) AS totalpoints
   FROM tbl_points,
        tbl_post p
   WHERE iUserID = tbl_user.iUserID
     AND p.iPostID = tbl_points.post_id) AS countPoints
FROM tbl_user

此查询耗时

8.3595秒

如何缩短时间？

除了缺少明确的

join

语法外，您的查询是合理的

检查以确保您具有以下索引：

```
tbl\u friend（iUserId）
```
```
bar\u followers（iUserID）
```

tbl\u company\u follow（iUserID，iCompanyID）

```
tbl\u品牌（iCompanyID）
```
```
tbl\u post（iUserID、iPostID）
```
```
tbl\u积分（post\u id，积分）
```

但是，根据数据的大小，8-9秒可能是合理的。

您的查询是合理的，只是缺少明确的

join

语法

检查以确保您具有以下索引：

```
tbl\u friend（iUserId）
```
```
bar\u followers（iUserID）
```

tbl\u company\u follow（iUserID，iCompanyID）

```
tbl\u品牌（iCompanyID）
```
```
tbl\u post（iUserID、iPostID）
```
```
tbl\u积分（post\u id，积分）
```

但是，根据数据的大小，8-9秒可能是合理的。

如果不知道表的大小，很难判断10秒以下的查询时间是否合理。这可能是你能做的最好的了

也就是说，您可以重构此查询，以使用左连接操作代替依赖子查询。这将类似于这个大纲

SELECT tu.field, tu.field, ...
       a.count_f,
       b.bar_follows,
       ...
  FROM tbl_user tu
  LEFT JOIN (
              SELECT count(*) AS count_f, iUserID
                FROM tbl_friend
               GROUP BY iUserID
       ) a ON tu.iUserID = a.iUserId
  LEFT JOIN (
              SELECT count(*) AS bar_follows, iUserID
               FROM bar_followers
              GROUP BY iUserId
       ) b ON tu.iUserID = b.iUserId
 ...

这里有两件相关的事情。首先，每个

COUNT（）

项都是

COUNT（*）

。这样就可以在不查看每行内容的情况下满足查询

其次，列列表中的依赖子查询将替换为计算所需聚合数据的子查询。这可能会有所帮助，因为查询计划器可以只执行一次每个子查询

Gordon关于索引的看法是对的。

如果不知道表的大小，很难判断10秒以下的查询时间是否合理。这可能是你能做的最好的了

也就是说，您可以重构此查询，以使用左连接操作代替依赖子查询。这将类似于这个大纲

SELECT tu.field, tu.field, ...
       a.count_f,
       b.bar_follows,
       ...
  FROM tbl_user tu
  LEFT JOIN (
              SELECT count(*) AS count_f, iUserID
                FROM tbl_friend
               GROUP BY iUserID
       ) a ON tu.iUserID = a.iUserId
  LEFT JOIN (
              SELECT count(*) AS bar_follows, iUserID
               FROM bar_followers
              GROUP BY iUserId
       ) b ON tu.iUserID = b.iUserId
 ...

这里有两件相关的事情。首先，每个

COUNT（）

项都是

COUNT（*）

。这样就可以在不查看每行内容的情况下满足查询

其次，列列表中的依赖子查询将替换为计算所需聚合数据的子查询。这可能会有所帮助，因为查询计划器可以只执行一次每个子查询

Gordon关于索引的看法是正确的。

是你的朋友：）但是在这个大型查询中我如何管理它呢？但是它需要

8.3595秒

是你的朋友：）但是在这个大型查询中我如何管理它呢？但是它需要

8.3595秒

只有750条记录，而且需要这么多时间time@bluto . . . 改善了99.7%。不错；）对这对现在来说很好。。我将尝试使用

join

来实现这一点，因为只有750条记录，而且占用了这么多时间time@bluto . . . 改善了99.7%。不错；）对这对现在来说很好。。我将尝试使用

join