如何优化 GROUP BY 查询以高效检索每个用户的最新行?
GROUP BY 查询检索每个用户最新行的优化策略
给定一个表,其中包含结构为 log_date、user_id 和 Payload 的用户消息,任务是高效地检索每个用户在特定时间之前的最新记录date.
多列索引
要提高读取性能,请在 user_id 和 log_date 上创建多列索引:
CREATE INDEX log_combo_idx ON log (user_id, log_date DESC NULLS LAST);
Index-仅扫描具有覆盖索引
的仅索引扫描,定义包含有效负载列的覆盖索引:
CREATE INDEX log_combo_covering_idx ON log (user_id, log_date DESC NULLS LAST) INCLUDE (payload);
SELECT DISTINCT ON()
对于小表或每个 user_id 几行,使用 SELECT DISTINCT ON() 可以提高效率:
SELECT DISTINCT ON(user_id) log_date, payload FROM log WHERE log_date <= :mydate ORDER BY user_id, log_date DESC;
索引跳过扫描模拟
对于每个 user_id 包含许多行的大型表,请考虑使用具有 LATERAL join 的递归 CTE 来模拟索引跳跃扫描:
WITH RECURSIVE cte AS ( ( SELECT user_id, log_date, payload FROM log WHERE log_date <= :mydate ORDER BY user_id, log_date DESC NULLS LAST LIMIT 1 ) UNION ALL SELECT l.* FROM cte c CROSS JOIN LATERAL ( SELECT l.user_id, l.log_date, l.payload FROM log l WHERE l.user_id > c.user_id -- lateral reference AND log_date <= :mydate -- repeat condition ORDER BY l.user_id, l.log_date DESC NULLS LAST LIMIT 1 ) l ) TABLE cte ORDER BY user_id;
单独的用户表
如果存在单独的用户表,简化的解决方案是可能:
LATERAL Join
SELECT u.user_id, l.log_date, l.payload FROM users u CROSS JOIN LATERAL ( SELECT l.log_date, l.payload FROM log l WHERE l.user_id = u.user_id -- lateral reference AND l.log_date <= :mydate ORDER BY l.log_date DESC NULLS LAST LIMIT 1 ) l;
相关子查询
SELECT user_id, (combo1).* -- note parentheses FROM ( SELECT u.user_id , (SELECT (l.log_date, l.payload)::combo FROM log l WHERE l.user_id = u.user_id AND l.log_date <= :mydate ORDER BY l.log_date DESC NULLS LAST LIMIT 1) AS combo1 FROM users u ) sub;
这些优化通过利用索引来提高查询性能,模拟跳跃扫描,并利用单独的表来存储用户信息。
以上是如何优化 GROUP BY 查询以高效检索每个用户的最新行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
