sql 记一次sql写方法优化: 查询每个分组最新的记录 2020-11-3

biz_cloudsign_login是登录记录, 表数据28万。
需求是:查询每个人最新登录记录。

表结构

CREATE TABLE `biz_cloudsign_login` (
`id`  bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`business_system_code`  int(11) NOT NULL ,
`user_department`  varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL ,
`employee_num`  varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL ,
`user_name`  varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL ,
`identity_number`  varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL ,
`client_id`  varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL ,
`client_ip`  varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`random_num`  varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`cert_id`  varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`encrypted_token`  longtext CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`updated_at`  datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX `index_eml` (`id`, `employee_num`) USING BTREE ,
INDEX `index_employee_num` (`employee_num`) USING BTREE 
)
ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci
AUTO_INCREMENT=289464
ROW_FORMAT=DYNAMIC
;

思路:
1、使用子查询先将目标表的 id,employee_num 查询出来,根据id倒叙排列(id自增)
2、再使用id进行自关联查询,按employee_num 分组

SELECT
    b.* 
FROM
    ( SELECT id,employee_num FROM biz_cloudsign_login ORDER BY id DESC ) a join biz_cloudsign_login b ON a.id = b.id
GROUP BY
    a.employee_num  order by null

添加了相应索引的最优执行计划


image.png

是先使用SELECT id,employee_num FROM biz_cloudsign_login ORDER BY id DESC 将所有的id,employee_num 记录查询出来,尽管加上了索引。但是由于是全索引的扫描。也是非常慢的。事实上这里查询出了我们本不需要的数据:旧的登录记录

优化写法

巧妙组合使用 MAX( id )和按 employee_num分组直接达到了排序的目的,因为这个表的id是int类型且自增。那么SELECT MAX( id ) 'id' FROM biz_cloudsign_login GROUP BY employee_num 就直接查询出了最新的每个人的登录记录id。然后再关联查询就好了!这种方式就比上面的方式扫描的数据少了很多


    SELECT
        v.* 
    FROM
        biz_cloudsign_login v
        INNER JOIN ( SELECT MAX( id ) 'id' FROM biz_cloudsign_login GROUP BY employee_num ) c ON v.id = c.id 

查看执行计划


image.png

比起上面的查询,这条sql只需要扫描 1571+1571 三千条数据就能得到执行结果。而上面却要将整个表扫描一遍,那就是28万!

若数据量实在是太大,我们可以根据服务器配置酌情调大buff pool。会有显著的优化效果。具体看看这篇
https://www.jianshu.com/p/5bf36975fd73

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 6442450944 -- 6G
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,530评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,403评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,120评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,770评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,758评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,649评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,021评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,675评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,931评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,751评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,410评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,004评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,969评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,042评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,493评论 2 343