我似乎无法让此查询的执行速度超过 8 小时! 0_0 我已经阅读了有关索引的内容，但我仍然不确定自己是否做对了。

我期望我的查询根据日期和其他行值计算 BROK_1_RATING 的值 - 500,000 条记录。

以记录 #1 为例 - 我的查询应该:

• 获取具有相同ESTIMID

  的所有其他记录

• 忽略 ANALYST =""

的记录

• 忽略 ID 与被比较记录相同的记录，即 ID != 1

• 记录必须在一个时间范围内 即 BB.ANNDATS_CONVERTED <=>working.ANNDATS_CONVERTED, BB.REVDATS_CONVERTED > 正在工作。ANNDATS_CONVERTED

• BB.IRECCD 必须 = 1

• 然后统计结果

• 然后将计数值写入记录 #1 的 BROK_1_RATING 列

• 现在对记录#2 和#3 对整个表执行相同的操作

用人话来说 - “检查记录 #1 的日期 - 现在，在记录 #1 的时间范围内 - 计算数字 1 在同一经纪公司 ESTIMID 中存在的次数，不要计算 #1 记录，不要计算空白 ANALYST 行。继续记录 #2 并执行相同操作“

UPDATE `working` SET `BROK_1_RATING` = 

    (SELECT COUNT(`ID`) FROM (SELECT `ID`, `IRECCD`, `ANALYST`,  `ESTIMID`, `ANNDATS_CONVERTED`, `REVDATS_CONVERTED` FROM `working`) AS BB 

        WHERE 
            BB.`ANNDATS_CONVERTED` <= `working`.`ANNDATS_CONVERTED` 
        AND 
            BB.`REVDATS_CONVERTED` > `working`.`ANNDATS_CONVERTED`
        AND 
            BB.`ID` != `working`.`ID`
        AND 
            BB.`ESTIMID` = `working`.`ESTIMID`
        AND
            BB.`ANALYST` != ''
        AND
            BB.`IRECCD` = 1
    )

WHERE `working`.`ANALYST` != '';

| ID | ANALYST |   ESTIMID    | IRECCD | ANNDATS_CONVERTED | REVDATS_CONVERTED |  BROK_1_RATING  | NO_TOP_RATING |  
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 1  |  DAVE   | Brokerage000 |   4    |    1998-07-01     |    1998-07-04     |                 |      3        |
| 2  |  DAVE   | Brokerage000 |   1    |    1998-06-28     |    1998-07-10     |                 |      4        |
| 3  |  DAVE   | Brokerage000 |   5    |    1998-07-02     |    1998-07-08     |                 |      2        |
| 4  |  DAVE   | Brokerage000 |   1    |    1998-07-04     |    1998-12-04     |                 |      3        |
| 5  |  SAM    | Brokerage000 |   1    |    1998-06-14     |    1998-06-30     |                 |      4        |
| 6  |  SAM    | Brokerage000 |   1    |    1998-06-28     |    1999-08-08     |                 |      4        |
| 7  |         | Brokerage000 |   1    |    1998-06-28     |    1999-08-08     |                 |      5        |
| 8  |  DAVE   | Brokerage111 |   2    |    1998-06-28     |    1999-08-08     |                 |      3        |

'EXPLAIN' 结果:

id| select_type        | table            | type  | possible_keys | key                   | key_len | ref   | rows   | Extra
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 | PRIMARY            | working          | index | ANALYST       | PRIMARY               | 4       | NULL  | 467847 | Using where
2 | DEPENDENT SUBQUERY | <derived3>       | ALL   | NULL          | NULL                  | NULL    | NULL  | 467847 | Using where
3 | DERIVED            | working          | index | NULL          | test_combined_indexes | 226     | NULL  | 467847 | Using index

我在单列上有索引 - 并且也尝试过这样的多列索引:

ALTER TABLE `working` ADD INDEX `test_combined_indexes` (`IRECCD`, `ID`, `ANALYST`, `ESTIMID`, `ANNDATS_CONVERTED`, `REVDATS_CONVERTED`) COMMENT '';

最佳答案

好吧，你可以通过删除多余的东西来大大缩短查询:

UPDATE `working` as AA SET `BROK_1_RATING` = 
(SELECT COUNT(`ID`) FROM `working` AS BB 
    WHERE BB.`ANNDATS_CONVERTED` <= AA.`ANNDATS_CONVERTED` 
    AND BB.`REVDATS_CONVERTED` > AA.`ANNDATS_CONVERTED`
    AND BB.`ID` != AA.`ID`
    AND BB.`ESTIMID` = AA.`ESTIMID`
    AND BB.`ANALYST` != ''
    AND BB.`IRECCD` = 1 )
WHERE `ANALYST` != '';

关于mysql - 正确索引 MySQL 表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27827058/