MYSQL查询需要4个小时

Question

大家下午好。 我是来找您的，希望您可以为我遇到的MYSQL优化问题提供一些指导。 首先，一些系统规格。

• MYSQL版本：CE 5.2.47
• WampServer v 2.2

电脑：

• 三星QX410（笔记本电脑）
• Windows 7的
• 英特尔i5（2.67 Ghz）
• 4GB RAM

我有两个表：

1. “ Delta_Shares”包含股票交易数据，并包含两列注释。 “ Ticker”是Varchar（45），“ Date_Filed”是Date。 该表大约有300万行（全部都是唯一的）。 我在（Ticker，Date_Filed）上的“ DeltaSharesTickerDateFiled”表上有一个索引。

2. “ Stock_Data”包含两列注释。 “股票代号”是Varchar（45），“ Value_Date”是日期。 该表大约有1900万行（所有行都是唯一的）。 我在（Ticker，Value_Date）上的“ StockDataIndex”表上有一个索引。

我试图通过从Stock_Data表中查找信息来更新“ Delta_Shares”表。 以下查询需要4个小时以上才能运行。

update delta_shares A, stock_data B
set A.price_at_file = B.stock_close
where A.ticker = B.ticker
    and A.date_filed = B.value_Date;

过多的运行时间是否是大量行，不良索引，不良机器，不良SQL编写或以上所有结果的自然结果？ 请让我知道是否还有其他有用的信息（尽管我对MYSQL不太熟悉，尽管这个问题使我大大地偏离了优化的道路）。 我非常感谢任何想法或建议。

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用“ EXPLAIN SELECT”更新

1(id)  SIMPLE(seltype)  A(table)   ALL(type)  DeltaSharesTickerDateFiled(possible_keys) ... 3038011(rows)   

1(id)  SIMPLE(seltype)  B(table)  ref(type)  StockDataIndex(possible_keys)  StockDataIndex(key)  52(key_len) 13ffeb2013.A.ticker,13ffeb2013.A.date_filed(ref) 1(rows)   Using where

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用表描述更新。 库存数据表：

idstock_data    int(11)         NO  PRI     auto_increment
ticker          varchar(45)     YES MUL     
value_date      date            YES         
stock_close     decimal(10,2)   YES 

Delta_Shares表：

iddelta_shares          int(11) NO  PRI     auto_increment
cik                     int(11) YES MUL     
ticker              varchar(45) YES MUL     
date_filed_identify     int(11) YES         
Price_At_File       decimal(10,2)   YES         
delta_shares        int(11) YES         
date_filed                date  YES         
marketcomparable            varchar(45)      YES            
market_comparable_price     decimal(10,2)    YES            
industrycomparable          varchar(45)      YES            
industry_comparable_price   decimal(10,2)    YES                    

来自Delta_Shares的索引：

delta_shares    0   PRIMARY 1   iddelta_shares  A   3095057             BTREE       
delta_shares    1   DeltaIndex  1   cik A   18          YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaIndex  2   date_filed_identify A   20633           YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaSharesAllIndex 1   cik A   18          YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaSharesAllIndex 2   ticker  A   619011          YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaSharesAllIndex 3   date_filed_identify A   3095057         YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaSharesTickerDateFiled  1   ticker  A   11813           YES BTREE       
delta_shares    1   DeltaSharesTickerDateFiled  2   date_filed  A   3095057         YES BTREE       

来自Stock_Data的索引：

stock_data  0   PRIMARY 1   idstock_data    A   18683114                BTREE       
stock_data  1   StockDataIndex  1   ticker  A   14676           YES BTREE       
stock_data  1   StockDataIndex  2   value_date  A   18683114            YES BTREE       

Answer 1

您可以通过一些基准测试来了解瓶颈所在。 例如，尝试将字段更新为恒定值，并查看需要花费多长时间（显然，您需要创建数据库的副本才能执行此操作）。 然后尝试一个不更新的选择查询，而只是选择要更新的值以及它们将被更新为的值。

这样的基准通常会告诉您是在浪费时间进行优化还是有很大的改进空间。

至于记忆，这是您正在查看的大致概念：

varchar字段是2个字节，加上实际长度，而datetime字段是8个字节。 因此，让我们做出一个非常宽松的猜测，即Stock_Data表中的varchar字段平均约为42个字节。 使用datetime字段，每行最多增加50个字节。

50字节x 2000万行= 0.93千兆字节

因此，如果此过程是计算机中唯一发生的事情，那么我认为内存不是问题，因为您可以轻松地一次将查询所使用的两个表中的所有数据放入内存中。 但是，如果发生其他情况，则可能是一个因素。

Answer 2

尝试对两个表analyse ，并使用straight join而不是隐式联接。 只是一个猜测，但这听起来像是一个困惑的优化器。