Wie kann die Belastung in Abfragen minimiert werden, die eine Gruppierung mit unterschiedlichen Intervallen erfordern?

Question

Ich bin auf der Suche nach einem Best-Practice-Ratschlag, wie Sie Abfragen beschleunigen und gleichzeitig den Overhead minimieren können, der zum Aufrufen von date/mktime-Funktionen benötigt wird. Verharmlosen das Problem, das ich mit der folgenden Tabelle Layout zu tun habe:

CREATE TABLE my_table(
    id INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    important_data INTEGER, 
    date INTEGER); 

Der Benutzer kann wählen 1 zeigen) alle Einträge zwischen zwei Daten:

SELECT * FROM my_table 
    WHERE date >= ? AND date <= ? 
    ORDER BY date DESC; 

Ausgang:

10-21-2009 12:12:12, 10002 
10-21-2009 14:12:12, 15002 
10-22-2009 14:05:01, 20030 
10-23-2009 15:23:35, 300 
.... 

Ich glaube nicht, dass es in diesem Fall viel zu verbessern gibt.

2) Summarize/Gruppe die Ausgabe von Tag, Woche, Monat, Jahr:

SELECT COUNT(*) AS count, SUM(important_data) AS important_data 
    FROM my_table 
    WHERE date >= ? AND date <= ? 
    ORDER BY date DESC; 

Beispiel Ausgabe von Monat:

10-2009, 100002 
11-2009, 200030 
12-2009, 3000 
01-2010, 0 /* <- very important to show empty dates, with no entries in the table! */ 
.... 

Um das zu erreichen Option 2) ich zur Zeit ein laufenden bin sehr kostspielige for-Schleife mit mktime/Datum wie folgend:

for(...){ /* example for group by day */ 
    $span_from = (int)mktime(0, 0, 0, date("m", $time_min), date("d", $time_min)+$i, date("Y", $time_min)); 
    $span_to = (int)mktime(0, 0, 0, date("m", $time_min), date("d", $time_min)+$i+1, date("Y", $time_min)); 
    $query = ".."; 
    $output = date("m-d-y", ..); 
} 

Was sind meine Ideen bis jetzt? Fügen Sie zusätzliche/redundante Spalten (INTEGER) für Tag (20091212), Monat (200912), Woche (200942) und Jahr (2009) hinzu. Auf diese Weise kann ich alle unnötigen Abfragen in der for-Schleife loswerden. Allerdings habe ich immer noch das Problem, sehr schnell alle Daten zu berechnen, die keine Entsprechung in der Datenbank haben. Eine Möglichkeit, das Problem einfach zu verschieben, besteht darin, MySQL die Aufgabe übernehmen zu lassen und einfach eine große Abfrage (alle Daten berechnen/MySQL-Datumsfunktionen verwenden) mit einer linken Verknüpfung (den Daten) zu verwenden. Wäre es klug, MySQL die Extralast zu überlassen? Jedenfalls zögere ich, all diese mktime/dates in der for-Schleife zu verwenden. Da ich die volle Kontrolle über das Layout und den Code habe, sind auch Vorschläge mit großen Änderungen willkommen!

aktualisieren

Dank Greg kam ich auf die folgende SQL-Abfrage auf. es nervt ich jedoch immer noch 50 Zeilen von SQL-Anweisungen verwenden - mit PHP aufzubauen - das vielleicht schneller getan werden könnte und eleganter sonst:

SELECT * FROM ( 
    SELECT DATE_ADD('2009-01-30', INTERVAL 0 DAY) AS day UNION ALL 
    SELECT DATE_ADD('2009-01-30', INTERVAL 1 DAY) AS day UNION ALL 
    SELECT DATE_ADD('2009-01-30', INTERVAL 2 DAY) AS day UNION ALL 
    SELECT DATE_ADD('2009-01-30', INTERVAL 3 DAY) AS day UNION ALL 
    ...... 
    SELECT DATE_ADD('2009-01-30', INTERVAL 50 DAY) AS day) AS dates 
LEFT JOIN (
    SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m-%d') AS date, SUM(data) AS data 
    FROM test 
    GROUP BY date 
) AS results 
ON DATE_FORMAT(dates.day, '%Y-%m-%d') = results.date; 

Answer 1

Sie sollten auf keinen Fall eine Abfrage innerhalb einer Schleife tun. Sie können Gruppe wie folgt aus:

SELECT COUNT(*) AS count, SUM(important_data) AS important_data, DATE_FORMAT('%Y-%m', date) AS month 
    FROM my_table 
    WHERE date BETWEEN ? AND ? -- This should be the min and max of the whole range 
    GROUP BY DATE_FORMAT('%Y-%m', date) 
    ORDER BY date DESC; 

Dann werden diese nach Datum und Schleife über Ihre Daten eingegeben in ein Array ziehen reichen, wie Sie tun (die Schleife sollte ziemlich Licht auf CPU sein).

Answer 2

Eine andere Idee ist nicht, Zeichenfolge innerhalb der Abfrage zu verwenden. Wandle den String-Parameter in mysql in datetime um.

STR_TO_DATE(str,format) 

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/date-and-time-functions.html