0
我在數據庫中有3個表。第一張表有150k條記錄,第二張表有175k條記錄,第三張表有210萬條記錄。我需要使用上面3個表格的輸出。所以我使用內部連接加入了上面的3個表,並且我得到了1.5k記錄的輸出,但需要8個小時的時間來執行。Mysql查詢性能問題與左連接
我在連接表中使用了主鍵。如何提高性能?
我已嘗試添加索引和下面是腳本&代碼
下面的表有15萬條記錄
CREATE TABLE `us_input_opp_oppheader` (
`accountId` varchar(100) NOT NULL,
`accountName` varchar(200) DEFAULT NULL,
`objectId` varchar(100) NOT NULL,
`processType` varchar(100) DEFAULT NULL,
`description` varchar(250) DEFAULT NULL,
`noOfLines` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`accountId`,`objectId`),
KEY `objectId`
(`objectId`,`description`,`accountId`,`accountName`,`noOfLines`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
見下表具有175K記錄
CREATE TABLE `us_input_opp_oppitem` (
`objectId` bigint(20) NOT NULL,
`createdBy` varchar(100) DEFAULT NULL,
`changedBy` varchar(100) DEFAULT NULL,
`numberInt` varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`objectId`,`numberInt`),
KEY `objectId` (`objectId`,`createdBy`,`changedBy`,`numberInt`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
下面表中有210萬記錄
CREATE TABLE `us_input_opp_oppsalesteam` (
`transactionNumber` varchar(100) NOT NULL,
`item` varchar(100) NOT NULL,
`partnerFunction` varchar(100) DEFAULT NULL,
`partnerFunctionText` varchar(200) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`transactionNumber`,`item`),
KEY `item` (`item`,`partnerFunction`,`partnerFunctionText`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
SELECT oh.objectId, oh.description, oi.`createdBy`, oi.`changedBy`, oh.description, oh.processType,
os.`item`, os.`partnerFunction`, os.`partnerFunctionText`
FROM us_input_opp_oppheader oh
LEFT join us_input_opp_oppitem oi ON oi.objectId = oh.objectId
LEFT join us_input_opp_oppsalesteam os ON os.transactionNumber = oh.objectId
WHERE (os.Item != 0 OR oh.noOfLines = 0)
GROUP BY oh.objectId, oi.numberInt;
如果你把之前在查詢您的選擇解釋,你可以看到,如果你的索引將被用於需要更短的時間。 –
你說沒有關於索引 –
你有objectid/transactionnumber,'bigint(20)'和'varchar(100)''兩種不同的數據類型。它需要轉換並防止索引的有效使用,因此對這些(使用bigint)使用相同的類型。在這裏有一個索引'us_input_opp_oppitem(objectId,numberInt)'應該是有益的。更有益的是將解釋輸出添加到您的問題中(請參閱Remcos評論)。另外請注意,您的查詢將顯示非特定值。 'os.item',因爲它不在'group by'中。實際上,'os'甚至不是有效的別名,因此請確保使用正確的查詢。 – Solarflare