NewspaceGPT带你玩系列之SQL专家(强烈推荐）

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- SQL Expert（SQL 专家）
- 问题1：
- 答
- - 1. 索引
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
  - 2. 查询设计
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
  - 3. 数据库设计
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
  - 4. 缓存
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
  - 5. 并行查询和分布式系统
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
  - 6. 分析和优化工具
  - - 原因：
    - 优化措施：
    - 示例：
- 问题2
- 答：
- - 1. 索引优化
  - 2. 连接优化
  - 3. 子查询和临时表
  - 4. `GROUP BY` 和 `ORDER BY`
  - 优化后的SQL示例
  - 具体优化措施说明
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SQL Expert（SQL 专家）

SQL expert for optimization and queries.

SQL优化和查询专家。

How do I optimize this SQL query?
Suggest a database structure for my app.
Explain this SQL error message.
Help me to optimize this request.

如何优化此SQL查询？
建议我的应用程序的数据库结构。
解释此SQL错误消息。
帮助我优化此请求。

问题1：

影响SQL查询效率的因素有哪些，应该怎么做针对性的优化，请详细举例回答：

答

影响SQL查询效率的因素有很多，下面是一些主要因素及相应的优化措施：

1. 索引

原因：

索引可以大幅提高数据检索速度，但错误的索引或缺乏索引可能导致查询变慢。

优化措施：

创建适当的索引：在经常用作查询条件的列上创建索引。
使用复合索引：对多个列一起使用的查询条件，创建复合索引。
避免不必要的索引：虽然索引有助于查询，但过多的索引会影响写入性能。

示例：

-- 在`users`表的`username`列上创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);

2. 查询设计

原因：

不良的查询设计会导致不必要的全表扫描或复杂的计算，从而降低查询效率。

优化措施：

**避免SELECT ***：仅选择需要的列。
拆分复杂查询：将复杂的查询拆分成多个简单的查询。
使用合适的连接类型：INNER JOIN 通常比 LEFT JOIN 更高效。

示例：

-- 避免使用SELECT *，改为选择具体的列
SELECT id, username, email FROM users WHERE status = 'active';

3. 数据库设计

原因：

不良的数据库设计，如不规范化的表结构，会导致数据冗余和查询复杂度增加。

优化措施：

规范化数据库：确保数据库设计符合规范化标准。
合理的表分区：对大型表进行分区，以减少每次查询的数据量。

示例：

-- 将一个大表分成多个分区表
CREATE TABLE users (id INT,username VARCHAR(50),created_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (created_date) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2020-01-01'),PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2021-01-01')
);

4. 缓存

原因：

频繁查询相同数据时，未使用缓存会导致性能低下。

优化措施：

使用查询缓存：对频繁执行的查询结果进行缓存。
应用层缓存：在应用层使用缓存机制，如Redis或Memcached。

示例：

-- 在MySQL中启用查询缓存
SET GLOBAL query_cache_size = 1048576;
SET GLOBAL query_cache_type = 1;

5. 并行查询和分布式系统

原因：

对于大规模数据集，单一的查询处理能力可能不足。

优化措施：

使用并行查询：在支持并行处理的数据库中，启用并行查询。
分布式数据库系统：使用分布式数据库系统如Apache Cassandra或Google Bigtable。

示例：

-- 在PostgreSQL中设置并行度
SET max_parallel_workers_per_gather = 4;

6. 分析和优化工具

原因：

没有使用合适的工具进行性能分析，可能会忽视一些潜在的问题。

优化措施：

使用EXPLAIN：分析查询执行计划，找出性能瓶颈。
数据库自带的优化工具：利用数据库管理系统提供的性能分析工具。

示例：

-- 使用EXPLAIN分析查询
EXPLAIN SELECT id, username FROM users WHERE status = 'active';

通过以上措施，可以有效地优化SQL查询性能，提高数据库的整体运行效率。

问题2

SELECT`t`.`supervision_id` AS `zjid`,`c`.`dwbh` AS `bdcdwbh`,`c`.`dwmc` AS `bdcdwmc`,`d`.`context` AS `dclb`,`e`.`context` AS `dcsx`,`t`.`detected_time` AS `fxsj`,`t`.`content` AS `wtms`,`g`.`sxjmc` AS `jkdwmc`,group_concat( `b`.`url` SEPARATOR ',' ) AS `dcwttplj` 
FROM((((((`supervision` `t`LEFT JOIN `annex` `b` ON ((`t`.`supervision_id` = `b`.`gbzj_id` )))LEFT JOIN `jc_dwxx` `c` ON ((`t`.`target_dept` = `c`.`dwbh` )))LEFT JOIN `gzzd_zdbt` `d` ON (((`t`.`type1` = `d`.`id` ) AND ( `d`.`lb` = 3 ))))LEFT JOIN `gzzd_zdbt` `e` ON (((`t`.`type2` = `e`.`id` ) AND ( `e`.`lb` = 3 ))))LEFT JOIN `supervision_vedio` `f` ON ((`t`.`supervision_id` = `f`.`supervisionid` )))LEFT JOIN `sjwh_video` `g` ON ((`f`.`sjwhvideoid` = `g`.`id` ))) 
WHERE((`t`.`ISDEL` = 0 ) AND ( `t`.`super_dept` = '004' ) AND ( `t`.`target_dept` <> '004001' ) AND ( `b`.`check_value` = '1' ) AND ( `t`.`addtype` = 0 ) AND ( `c`.`sczt` = 0 ) AND ( `t`.`sp_status` = 2 )) 
GROUP BY`t`.`supervision_id`,`c`.`dwbh`,`c`.`dwmc`,`d`.`context`,`e`.`context`,`t`.`detected_time`,`t`.`content`,`g`.`sxjmc` 
ORDER BY`t`.`detected_time` DESC优化这个SQL

答：

优化这条SQL查询的主要目标是提高其执行效率。以下是一些优化建议和改进后的SQL示例：

1. 索引优化

确保在连接列和筛选条件列上创建合适的索引：

supervision 表： supervision_id, target_dept, ISDEL, super_dept, addtype, sp_status, detected_time
annex 表： gbzj_id, check_value
jc_dwxx 表： dwbh, sczt
gzzd_zdbt 表： id, lb
supervision_vedio 表： supervisionid
sjwh_video 表： id

2. 连接优化

检查连接条件，确保不会导致笛卡尔积，并且可以利用索引。

3. 子查询和临时表

考虑使用子查询或临时表来减少主查询的复杂度和数据量。

4. `GROUP BY` 和 `ORDER BY`

确保 GROUP BY 和 ORDER BY 结合索引使用，避免全表扫描。

优化后的SQL示例

SELECTt.supervision_id AS zjid,c.dwbh AS bdcdwbh,c.dwmc AS bdcdwmc,d.context AS dclb,e.context AS dcsx,t.detected_time AS fxsj,t.content AS wtms,g.sxjmc AS jkdwmc,group_concat(b.url SEPARATOR ',') AS dcwttplj
FROMsupervision tLEFT JOIN annex b ON t.supervision_id = b.gbzj_id AND b.check_value = '1'LEFT JOIN jc_dwxx c ON t.target_dept = c.dwbh AND c.sczt = 0LEFT JOIN gzzd_zdbt d ON t.type1 = d.id AND d.lb = 3LEFT JOIN gzzd_zdbt e ON t.type2 = e.id AND e.lb = 3LEFT JOIN supervision_vedio f ON t.supervision_id = f.supervisionidLEFT JOIN sjwh_video g ON f.sjwhvideoid = g.id
WHEREt.ISDEL = 0AND t.super_dept = '004'AND t.target_dept <> '004001'AND t.addtype = 0AND t.sp_status = 2
GROUP BYt.supervision_id,c.dwbh,c.dwmc,d.context,e.context,t.detected_time,t.content,g.sxjmc
ORDER BYt.detected_time DESC;

具体优化措施说明

索引：

创建必要的索引以支持 WHERE 和 JOIN 条件。例如：

CREATE INDEX idx_supervision ON supervision(supervision_id, target_dept, ISDEL, super_dept, addtype, sp_status, detected_time);
CREATE INDEX idx_annex ON annex(gbzj_id, check_value);
CREATE INDEX idx_jc_dwxx ON jc_dwxx(dwbh, sczt);
CREATE INDEX idx_gzzd_zdbt ON gzzd_zdbt(id, lb);
CREATE INDEX idx_supervision_vedio ON supervision_vedio(supervisionid);
CREATE INDEX idx_sjwh_video ON sjwh_video(id);

连接顺序：
- 将过滤条件尽量前置，减少连接的数据量。
组合索引：
- 考虑在 supervision 表上创建组合索引以覆盖 WHERE 子句中的多列条件。

通过这些优化措施，可以显著提高这条复杂查询的执行效率，尤其是在大数据量情况下。具体效果可以通过执行计划（EXPLAIN）来验证。

//python 因为爱，所以学
print("Hello, Python!")

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