Альтернатива SQL выполнению ВНУТРЕННЕГО ОБЪЕДИНЕНИЯ на единственной таблице
Если бы Вы считаете ASP.NET, я сказал бы, что жизненный цикл веб-форм является довольно большим глюком мне. Я провел бесчисленные часы, отлаживая плохо записанный код веб-форм, просто потому что много разработчиков просто действительно не понимает, когда использовать, какой обработчик событий (меня включал, печально).
3 ответа
Мне понадобится дополнительная информация для диагностики проблемы со скоростью, но чтобы удалить дубли, добавьте это в ГДЕ:
AND F.source<S.source
Если токен не проиндексирован, он обязательно должен быть.
Попробуйте следующее:
SELECT token, GROUP_CONCAT(source), SUM(count)
FROM TokenFrequency
GROUP BY token;
Это должно работать намного быстрее, а также устранить дубликаты. Но источники будут возвращены в виде списка, разделенного запятыми, поэтому вам придется разложить его в своем приложении.
Вы также можете попробовать создать составной индекс по столбцам token, source, count (в указанном порядке) и проанализируйте с помощью EXPLAIN , чтобы увидеть, достаточно ли умен MySQL, чтобы использовать его в качестве покрывающего индекса для этого запроса.
обновление: Мне кажется, неправильно поняли ваш вопрос. Вам не нужна сумма счетчиков на токен, вам нужна сумма счетчиков для каждой пары источников для данного токена.
Я считаю, что внутреннее соединение - лучшее решение для этого. Важным правилом для SQL является то, что если вам нужно вычислить выражение для двух разных строк, тогда вам нужно выполнить соединение.
Однако один из методов оптимизации, о котором я упоминал выше, заключается в использовании покрывающего индекса , чтобы все нужные столбцы были включены в структуру данных индекса. Преимущество состоит в том, что все операции поиска выполняются O (log n), и запросу не требуется выполнять второй ввод-вывод для чтения физической строки и получения других столбцов.
В этом случае вы должны создать покрытие индекс по столбцам токен, источник, счетчик , как я упоминал выше. Также попробуйте выделить достаточно места в кэше, чтобы индекс можно было кэшировать в памяти.
В этом случае вы должны создать покрывающий индекс по столбцам token, source, count , как я упоминал выше. Также попробуйте выделить достаточно места в кэше, чтобы индекс можно было кэшировать в памяти.
В этом случае вы должны создать покрывающий индекс по столбцам token, source, count , как я упоминал выше. Также попробуйте выделить достаточно места в кэше, чтобы индекс можно было кэшировать в памяти.