重写mysqlselect以减less时间并将tmp写入磁盘
我有一个MySQL查询需要几分钟，这是不是很好，因为它是用来创build一个网页。
使用三张表：poster_data包含个别海报的信息。 poster_categories列出了所有类别（电影，艺术等），而poster_prodcat列出了posterid编号和它可以在的类别，例如一个海报可以有多行，比如电影，印第安纳琼斯，哈里森福特，冒险片等。
这是慢速查询：
select * from poster_prodcat, poster_data, poster_categories where poster_data.apnumber = poster_prodcat.apnumber and poster_categories.apcatnum = poster_prodcat.apcatnum and poster_prodcat.apcatnum='623' ORDER BY aptitle ASC LIMIT 0, 32 据解释：
这是花了几分钟。 Poster_data只有80多万行，而poster_prodcat只有1700多万行。 其他类别查询与此select几乎不明显，而poster_prodcat.apcatnum ='623'有约400,000结果，并写出到磁盘
希望你觉得这有帮助 – http://pastie.org/1105206
drop table if exists poster; create table poster ( poster_id int unsigned not null auto_increment primary key, name varchar(255) not null unique ) engine = innodb; drop table if exists category; create table category ( cat_id mediumint unsigned not null auto_increment primary key, name varchar(255) not null unique ) engine = innodb; drop table if exists poster_category; create table poster_category ( cat_id mediumint unsigned not null, poster_id int unsigned not null, primary key (cat_id, poster_id) -- note the clustered composite index !! ) engine = innodb; -- FYI http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/innodb-index-types.html select count(*) from category count(*) ======== 500,000 select count(*) from poster count(*) ======== 1,000,000 select count(*) from poster_category count(*) ======== 125,675,688 select count(*) from poster_category where cat_id = 623 count(*) ======== 342,820 explain select p.*, c.* from poster_category pc inner join category c on pc.cat_id = c.cat_id inner join poster p on pc.poster_id = p.poster_id where pc.cat_id = 623 order by p.name limit 32; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows == =========== ===== ==== ============= === ======= === ==== 1 SIMPLE c const PRIMARY PRIMARY 3 const 1 1 SIMPLE p index PRIMARY name 257 null 32 1 SIMPLE pc eq_ref PRIMARY PRIMARY 7 const,foo_db.p.poster_id 1 select p.*, c.* from poster_category pc inner join category c on pc.cat_id = c.cat_id inner join poster p on pc.poster_id = p.poster_id where pc.cat_id = 623 order by p.name limit 32; Statement:21/08/2010 0:00:00.021: Query OK
您列出的查询是如何最终查询将看起来像？ （所以他们有apcatnum = / ID /？）
其中poster_data.apnumber = poster_prodcat.apnumber和poster_categories.apcatnum = poster_prodcat.apcatnum和poster_prodcat.apcatnum ='623'
poster_prodcat.apcatnum ='623'将极大地减lessmysql必须处理的数据集，因此这应该是查询的第一个分析部分。
然后继续交换比较，以便最大限度地减less数据集最先被parsing。
您可能还想尝试子查询。 我不知道这会有所帮助，但MySQL可能不会先获得所有3个表，但首先做子查询，然后再做另一个。 这应该尽量减less查询时的内存消耗。 虽然这不是一个选项，如果你真的想select所有的列（因为你使用*）。
你需要在POSTER_DATA的apnumber上有一个索引。 扫描841,152条logging正在杀死性能。
看起来像查询是使用apptitle索引来获得sorting，但它正在做一个完整的扫描过滤结果。 我认为这可能会有所帮助，如果你在poster_data的apptitle和apnumber上都有一个复合索引。 MySQL然后可以使用它来执行sorting顺序和filter。
create index data_title_anum_idx on poster_data(aptitle,apnumber);
