如何优化 MySQL 中的多个左连接？

Posted 2023-04-15

【中文标题】如何优化 MySQL 中的多个左连接？

【英文标题】：How can I do optimize multiple left joins in MySQL?

【发布时间】：2012-12-10 12:09:39

【问题描述】：

你能帮我完成这个查询吗？

我有一个日志查询，它按天（表：calendar，包括没有行的日子。

以下查询需要 10 分钟才能运行！我怎样才能在几秒钟而不是几分钟内运行它？

SELECT
    c.day, COUNT(u.id) AS count
FROM calendar c
LEFT JOIN log l
    ON c.day = DATE_FORMAT(l.db_timestamp , '%Y-%m-%d')
LEFT JOIN user u
    ON l.user_id = u.id
    AND u.user_status_type_id = 1
WHERE
    c.day > '2012-12-01'
    AND c.day < '2013-01-01'
GROUP BY
    c.day

表结构：

calendar (~3,000 rows)
day
===============================
2012-01-01
2012-01-02
2012-01-03
...
2020-01-01


log (~30,000 rows)
id  user_id  db_timestamp
================================
1   1        2012-01-01 01:01:01
1   2        2012-01-01 01:01:01
1   1        2012-01-01 01:01:01

user (~3,000,000 rows)
id  user_status_type_id
================================
1   1
1   0

结果应如下所示：

Sample Expected Results
day         count
=================
2012-12-01  1
2012-12-02  0
2012-12-03  4
...
2012-12-31  0

不幸的是，它需要很长时间才能运行。接下来我该怎么做？

【问题讨论】：

您显示了预期的结果 - 很好。但你实际上得到了什么？

或者您遇到错误？

您发布的查询有什么问题？有什么错误吗？不是预期的结果？或者如果日志表中缺少未填写的天数，您是否要生成天数列表？请详细说明，以便我们为您提供帮助。

这个day在你的表中在哪里？你说选择c.day，我在你的日历表中找不到day

事实证明它确实有效，只是花了很长时间，所以我认为我做错了什么。显然我仍然是，因为我没有搜索大型数据集。我该如何优化呢？问题已更新。

【参考方案1】：

对于您选择的列，您不需要任何连接。使用下面的sql

SELECT DATE_FORMAT(l.db_timestamp , '%Y-%m-%d') AS days, COUNT(l.id) AS COUNT 
FROM LOG l 
WHERE 
DATE_FORMAT(l.db_timestamp , '%Y-%m-%d') > '2012-12-01' 
AND DATE_FORMAT(l.db_timestamp , '%Y-%m-%d') < '2013-01-01'
GROUP BY days

对于用户明智的计数

使用

GROUP BY days, l.user_id

【讨论】：

@ryan 然后查询无法在当前结构中优化，因为连接列的格式不同。如果您可以在日志表中创建仅存储日期（Y-m-d）的另一列，那么您可以在两个连接列上进行连接并创建索引

我同意。我最终使用 php 生成数组中的零行，并基于更简单的没有连接的查询与 mysql 结果合并。再次感谢您的帮助，但我无法在任何可接受的时间内使其工作。

【参考方案2】：

试试这个:: 加入时使用DATE()

 SELECT
        c.day, COUNT(u.id) AS count
    FROM calendar c
    LEFT JOIN log l
        ON c.day = DATE(l.db_timestamp)
    LEFT JOIN user u
        ON l.user_id = u.id
        AND u.user_status_type_id = 1
    WHERE
        c.day between '2013-01-01'
 AND '2012-12-01'
        GROUP BY
        c.day