mysql - 使用 ORDER BY 和 INNER JOIN 优化 MySQL 查询(选择用户关注的位置)
问题描述
我需要优化以下查询:
SELECT a.*
FROM Activity AS a
JOIN users_following AS f1
ON f1.userId = a.originatorId
AND f1.followerId = 1
ORDER
BY a.time DESC
LIMIT 10
这个想法是让某个用户(在本例中为用户 1)正在关注的用户发起的所有活动,按时间排序。编写的这个查询非常慢(约 5 秒),但如果 a) 省略连接或 b) 省略 order by 子句,则速度非常快。
我尝试过的事情:
WHERE ... IN
与INNER JOIN
以下是 CREATE TABLE 和 EXPLAIN 定义。
CREATE TABLE `Activity` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`time` int(11) NOT NULL,
`userId` int(11) NOT NULL,
`voteId` int(11) DEFAULT NULL,
`commentId` int(11) DEFAULT NULL,
`achievementId` int(11) DEFAULT NULL,
`challengeId` int(11) DEFAULT NULL,
`followerId` int(11) DEFAULT NULL,
`acknowledged` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`type` varchar(255) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
`isPrivate` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`portalId` int(11) DEFAULT NULL,
`postId` int(11) DEFAULT NULL,
`portalMemberId` int(11) DEFAULT NULL,
`originatorId` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `UNIQ_55026B0C1CC880D8` (`portalMemberId`),
KEY `IDX_55026B0C1D79C36A` (`challengeId`),
KEY `IDX_55026B0CE7A069D0` (`achievementId`),
KEY `IDX_55026B0CB6FEC0EE` (`voteId`),
KEY `IDX_55026B0C6690C3F5` (`commentId`),
KEY `IDX_55026B0C64B64DCC` (`userId`),
KEY `IDX_55026B0CF542AA03` (`followerId`),
KEY `IDX_55026B0C57076B1F` (`portalId`),
KEY `IDX_55026B0CE094D20D` (`postId`),
KEY `IDX_55026B0C162E014D` (`originatorId`),
KEY `activity_time_idx` (`time`),
KEY `activity_filter_idx` (`type`,`originatorId`,`userId`,`isPrivate`),
KEY `acknowledged_idx` (`acknowledged`),
KEY `idx1` (`time`,`originatorId`),
KEY `idx2` (`originatorId`,`userId`,`postId`,`challengeId`,`commentId`,`time`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C162E014D` FOREIGN KEY (`originatorId`) REFERENCES `ProseUser` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C1CC880D8` FOREIGN KEY (`portalMemberId`) REFERENCES `PortalMember` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C1D79C36A` FOREIGN KEY (`challengeId`) REFERENCES `Challenge` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C57076B1F` FOREIGN KEY (`portalId`) REFERENCES `Portal` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C64B64DCC` FOREIGN KEY (`userId`) REFERENCES `ProseUser` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0C6690C3F5` FOREIGN KEY (`commentId`) REFERENCES `Comment` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0CB6FEC0EE` FOREIGN KEY (`voteId`) REFERENCES `Vote` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0CE094D20D` FOREIGN KEY (`postId`) REFERENCES `Post` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0CE7A069D0` FOREIGN KEY (`achievementId`) REFERENCES `UserAchievement` (`id`),
CONSTRAINT `FK_55026B0CF542AA03` FOREIGN KEY (`followerId`) REFERENCES `ProseUser` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4097200 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci ;
CREATE TABLE `users_following` (
`userId` int(11) NOT NULL,
`followerId` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`userId`,`followerId`),
KEY `IDX_17C2F70264B64DCC` (`userId`),
KEY `IDX_17C2F702F542AA03` (`followerId`),
KEY `idx1` (`userId`,`followerId`),
KEY `idx2` (`followerId`,`userId`),
CONSTRAINT `FK_17C2F70264B64DCC` FOREIGN KEY (`userId`) REFERENCES `ProseUser` (`id`),
CONSTRAINT `FK_17C2F702F542AA03` FOREIGN KEY (`followerId`) REFERENCES `ProseUser` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;
解释
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------------------------------------------------+----------------------+---------+---------------------------+------+----------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------------------------------------------------+----------------------+---------+---------------------------+------+----------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | f1 | NULL | ref | PRIMARY,IDX_17C2F70264B64DCC,IDX_17C2F702F542AA03,idx1,idx2 | IDX_17C2F702F542AA03 | 4 | const | 145 | 100.00 | Using index; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | a | NULL | ref | IDX_55026B0C162E014D,idx2 | IDX_55026B0C162E014D | 5 | prose_2_24_2021.f1.userId | 38 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+-------------------------------------------------------------+----------------------+---------+---------------------------+------+----------+----------------------------------------------+
解决方案
让我们举个例子:用户#1 跟随用户#2 和#3。以下是用户订购的活动,然后是时间:
+--------+-------+ | 用户 | 时间 | +--------+-------+ | 1 | 10:00 | | 1 | 11:00 | | 2 | 10:00 | | 2 | 12:00 | | 3 | 09:00 | | 3 | 13:00 | | 4 | 10:00 | +--------+-------+
我们可以快速找到关注的用户的活动,但得到的时间是无序的:
+--------+-------+ | 用户 | 时间 | +--------+-------+ | 2 | 10:00 | | 2 | 12:00 | | 3 | 09:00 | | 3 | 13:00 | +--------+-------+
这意味着我们必须对它们进行排序才能使前 n 个排序。如果这些不是四个,而是数千或数百万个活动,那将需要很长时间。
另一方面,如果数据是按时间降序排列的,那么用户:
+--------+-------+ | 用户 | 时间 | +--------+-------+ | 3 | 13:00 | | 2 | 12:00 | | 1 | 11:00 | | 1 | 10:00 | | 2 | 10:00 | | 4 | 10:00 | | 3 | 09:00 | +--------+-------+
我们必须按顺序读取整个数据,直到找到 n 个最重要的活动。无需进一步订购。如果我们幸运的话,前 n 行是匹配的,就是这样。如果我们不走运,我们会阅读整个表格(或索引)。
所以,不能保证这么快。第一种方法可以快速获取数据,但排序可能需要很长时间。第二种方法不需要排序,但阅读可能需要很长时间。
我更喜欢第二种方法,但这当然取决于数据。用户多吗?大多数人紧随其后的是用户 #1 还是只有少数人?活动多吗?多由几个用户或每个用户很少的活动?...无论如何,我会提供这个索引:
create index idx1 on activity (time desc, originatorid);
由于索引只是对 DBMS 的提议,我们不妨为 DBMS 想要遵循其他路线的情况提供其他索引:
create index idx2 on activity (originatorid, time desc);
这就是我可能编写查询的方式:
SELECT a.*
FROM activity AS a
WHERE EXISTS
(
SELECT NULL
FROM users_following AS f1
WHERE f1.userId = a.originatorId
AND f1.followerId = 1
)
ORDER BY a.time DESC
LIMIT 10;
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