- ベストアンサー
複数テーブルを検索するクエリの実行時間を短縮したい
- feedテーブルとsiteテーブルを結合したクエリの実行時間を短縮する方法について教えてください。
- 現在のクエリでは2秒ほどかかってしまうため、1秒以内での高速化を目指しています。
- 目的はfeedテーブルのsite_urlごとのcountの平均をソートし、一週間前までのデータを取り出すことです。
- jimascript
- お礼率20% (10/48)
- MySQL
- 回答数4
- ありがとう数4
- みんなの回答 （4）
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
その他の回答 (3)
- taka451213
- ベストアンサー率47% (436/922)
こんにちは。 既に＃２、＃３さんが回答を出しておられますが・・・、 実行計画を見ると、 １．feedテーブルの検索がINDEXなし（ALL）、487226件 ２．siteテーブルの検索がPRIMARY、1件 ３．結合後にUsing filesort、257件 となっております。 ２は問題なし。 ３は致し方なし（ORDER BYに含まれるカラムにINDEXを付けられればいいのですが、この場合はAVGの計算結果のため、無理という事。件数的にも少ないので、許容範囲）・・・。 １は問題あり。 です。 実行計画の結果は、このように見る事ができます。
お礼
２度も回答ありがとうございました。 INDEXとか正直全然わかってなかったので、これを期に基本的な部分を勉強していきたいと思いました。 本当にどうもありがとうございます。 ベストアンサーはかなり迷いましたが、回答内容で比べることがちょっと難しかったので、時間的に先に回答をくれたtaka451213さんを選ばせてもらいました。
- nora1962
- ベストアンサー率60% (431/717)
An.2です。 そうです。 create index idx_feed on feed ( `date`, `site_url`); ですね。
お礼
なんと0.1で終わるようになりました…！どうもありがとうございます。これからは自力で解決できるようSQLの勉強もがんばります。本当にありがとうございました。
- nora1962
- ベストアンサー率60% (431/717)
出されている情報だけでは実行時間を短縮できるかどうかは分かりません。 まず、ＥＸＰＬＡＩＮで現在の実行計画を取得して見てください。 後、これは推測になりますが`feed` に（`DATE`,`site_url`）で索引を作成し、 SELECT site.first_date, site.last_date, F.site_name, F.site_url, F.AVG_COUNT FROM ( SELECT feed.site_name, feed.site_url, AVG( feed.count ) AVG_COUNT FROM `feed` WHERE feed.date > '2011-01-10 00:00:00' GROUP BY feed.site_url ) F INNER JOIN `site` ON F.site_url = site.site_url ORDER BY F.AVG_COUNT DESC LIMIT 0 , 30 とした方がもしかすると実行時間は少なくてすむかもしれません。 （あまり根拠ありませんが）
お礼
お二人とも凄いですね…どちらのSQL文も0.5秒くらいでおわりました。ありがとうございます。 `DATE`,`site_url`で索引というのは単純にインデックスをつけるだけでよいのでしょうか？
お礼
凄いですね…0.5秒くらいで取り出せました！ありがとうございます。 質問の内容的にはこれで解決→終りなのですが、もう少しだけ質問させてください。 EXPLAINをつけて実行すると、下記のようなテーブルが表示されたのですが、googleさんに聞いてみてもどこがどうなって、どう直せばいいのかさっぱりでした…。 ※プレーンテキストだと整形がうまくいきそうにないのでHTMLで失礼します。 <html> <head> <style> td,th{padding:0 8px;border:1px solid #000;} </style> </head> <body> <table> <tr><th>id</th><th>select_type</th><th>table</th><th>type</th><th>possible_keys</th><th>key</th><th>key_len</th><th>ref</th><th>rows</th><th>Extra</th></tr> <tr> <td align="right" class=" nowrap">1</td> <td class="">PRIMARY</td> <td class=""><derived2></td> <td class="">ALL</td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td align="right" class=" nowrap">257</td> <td class="">Using filesort</td> </tr> <tr> <td align="right" class=" nowrap">1</td> <td class="">PRIMARY</td> <td class="">site</td> <td class="">eq_ref</td> <td class="">PRIMARY</td> <td class="">PRIMARY</td> <td class="">767</td> <td class="">feed.site_url</td> <td align="right" class=" nowrap">1</td> <td class=""> </td> </tr> <tr> <td align="right" class=" nowrap">2</td> <td class="">DERIVED</td> <td class="">feed</td> <td class="">ALL</td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td class=""><i>NULL</i></td> <td align="right" class=" nowrap">487226</td> <td class="">Using where; Using temporary; Using filesort</td> </tr> </table> </body> </html> さらに高速にすることが可能ということでしょうか？ feedテーブルは487226件のレコードがあり、 siteテーブルは287件のレコードがあります。