mysql聚合統計資料查詢緩慢的優化方法
這篇文章主要給大家介紹了關於mysql聚合統計資料查詢緩慢的優化方法，文中通過示例程式碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
寫在前面
在我們日常操作資料庫的時候，比如訂單表、訪問記錄表、商品表的時候。
經常會處理計算資料列總和、資料行數等統計問題。
隨著業務發展，這些表會越來越大，如果處理不當，查詢統計的速度也會越來越慢，直到業務無法再容忍。
所以，我們需要先了解、思考這些場景知識點，在設計之初，便預留一些優化空間支撐業務發展。
sql聚合函式
在mysql等資料中，都會支援聚合函式，方便我們計算資料。
常見的有以下方法
取平均值 AVG()
求和 SUM()
最大值 MAX()
最小值 MIN()
行數 COUNT()
演示幾個簡單使用的sql語句：
查詢u_id為100的訂單總數
| 1 |
select count(id) from orders where u_id = 100;
|
查詢u_id為100的訂單消費總和
| 1 |
select sum(order_amount) from orders where u_id = 100;
|
查詢銷量最高的商品
| 1 |
select max(sell_num) from goods
|
統計7月份的訂單數量、金額總和
| 1 2 |
select count(id) as count, sum(order_amount) as total_amount
from orders where order_date between 20190701 and 20190731 and is_pay = 1
|
如果此時，訂單表的總數是1億條。並且此條sql執行很慢，我們應該如何排查優化？
有的同學會說了：行數多，在日期欄位上加 索引，這樣子篩選就很快了。
總數1億條，假設7月份的訂單有1000萬條，加了索引的時候，篩選速度自然會提升不少。但是此時我們的問題真的解決了嗎？
在這種聚合函式中，結果需要 遍歷每一條 資料來計算，比如我們統計訂單總和，就需要每一行都讀取訂單金額，然後加起來。
也就是說在這條統計sql中，需要先從1億資料中篩選1000萬條資料，然後再遍歷這些資料來計算。 此時就會非常慢了。
增加索引並不能解決聚合函式統計慢的問題
優化聚合統計的方案
提前預算
建立 統計資料表，以日期區分，如：20190801一天，銷售了多少訂單、金額等等資料。
當訂單產生（支付完成後 可統計資料）時，便在統計資料表中對應的日期增加金額、數量。
需要注意的是，如果有退款等場景會影響減少資料，記得也相應地做操作處理
當我們需要統計8月份的資料時候，則只需要遍歷計算這一個月的三十來行資料。
定時落地
我們可以使用easyswoole、計劃任務等。來定時（比如每20分鐘一次）計算總和，然後更新到 統計資料表 中。
優點：做的處理比較少，也無需改動退款操作等api，只需要依賴 原訂單 表的資料，定時統計、重新整理統計資料。
需要注意的是，根據不同的訂單熱度，來設定不同的落地頻率，比如 一週內的資料變化機率比較大，可能20分鐘落地。而一年前的資料則變化機率很小，可以選擇某天同步一次，甚至確保不會變動時，則不再重新整理。
總結
索引並不能解決統計聚合資料慢的sql語句問題
聚合函式謹慎用 最好不用，因為我們無法預算以後的資料量需要掃描多少行資料來計算
優化方案離不開統計表，都需要按一定的週期儲存運算好的統計資料
到此這篇關於mysql聚合統計資料查詢緩慢的文章就介紹到這了,更多相關mysql聚合統計資料查詢緩慢內容請搜尋指令碼之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援指令碼之家！
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