sérieuses SQL Optimisation des requêtes nécessaires (MySQL)

Question

Voilà ma requête en cours:

SELECT IFNULL(sum(open_for), 0) total, count(IF(open_for > 0, 1, null)) wins, count(IF(open_for < 0, 1, null)) losses FROM `sport_points` WHERE (sportable_id = 1 and sportable_type = 'Team' and game_time > '2010-07-13 11:39:58 UTC' 

Il renvoie essentiellement ces données agrégées:

EQUIPE A

• open_for
• total: 2000
• gagne: 20
• pertes: 12

Maintenant, imaginez qu'il y ait environ 6 autres colonnes dans la table dont j'ai besoin exécuter des requêtes séparées pour obtenir toutes les données agrégées spécifiques aux colonnes pour une équipe. Par exemple:

SELECT IFNULL(sum(FINAL_FOR), 0) total, count(IF(open_for > 0, 1, null)) wins, count(IF(open_for < 0, 1, null)) losses FROM `sport_points` WHERE (sportable_id = 1 and sportable_type = 'Team' and game_time > '2010-07-13 11:39:58 UTC' 

EQUIPE A

• final_for
• au total: 4000
• victoires: 40
• pertes: 18

Le problème avec cette approche est que Je dois exécuter environ 6 requêtes distinctes pour toutes les colonnes bien au-dessus 200 équipes. C'est un sérieux problème de charge.

Idéalement, la requête renverrait toutes les données agrégées spécifiques aux colonnes pour une équipe - dans une requête. Il ressemblerait à ceci dans le résultat:

EQUIPE A

• open_for_total
• open_for_wins
• open_for_losses
• final_for_total
• final_for_wins
• final_for_losses

... etc ...

Answer 1

Juste au profit de ceux qui veulent aider:

Requête 1:

SELECT 
    IFNULL(sum(open_for), 0) total 
    ,COUNT(IF(open_for > 0, 1, null)) wins 
    ,COUNT(IF(open_for < 0, 1, null)) losses 
FROM 
    `sport_points` 
WHERE 
    sportable_id = 1 
    AND sportable_type = 'Team' 
    AND game_time > '2010-07-13 11:39:58 UTC' 

Requête 2:

SELECT 
    IFNULL(SUM(FINAL_FOR), 0) total 
    ,COUNT(IF(open_for > 0, 1, null)) wins 
    ,COUNT(IF(open_for < 0, 1, null)) losses 
FROM 
    `sport_points` 
WHERE 
    sportable_id = 1 
    AND sportable_type = 'Team' 
    AND game_time > '2010-07-13 11:39:58 UTC' 

souhaitee colonnes de sortie: teamname, typeofquery, valeur

Où Type de requête est l'un de:

• open_for_total
• open_for_wins
• open_for_losses
• final_for_total
• final_for_wins
• final_for_losses

provenant des deux colonnes open_for et final_for conjointement avec le wins et losses colum ns.

Initialement en pensant au problème, je suppose qu'une table intermédiaire pourrait aider à traiter avec une clause GROUP BY.

par exemple.

INSERT INTO 
    temptable 
SELECT 
    teamname 
    ,'open_for' type 
    ,IFNULL(SUM(open_for), 0) total 
    ,COUNT(IF(open_for > 0, 1, null)) wins 
    ,COUNT(IF(open_for < 0, 1, null)) losses 
FROM 
    `sport_points` 
WHERE 
    sportable_id = 1 
    AND sportable_type = 'Team' 
    AND game_time > '...' 
GROUP BY 
    teamname 

puis d'exécuter la même requête, mais en sommant final_for. Maintenant, votre table temporaire contient des lignes comme:

teamname, type, total, wins, losses 
TEAM A, open_for, 100, 37, 63 
TEAM A, final_for, 30, 10, 20 
TEAM B, open_for, 12, 8, 4 
TEAM B, final_for, 50, 49, 1 

Votre requête finale pourrait simplement concaténer les colonnes comme vous le souhaitez.

Answer 2

Je le ferais en une seule requête qui renvoie des colonnes séparées pour chacune des statistiques. Je restructurerais alors les résultats dans mon code d'application si nécessaire. La requête ressemble à quelque chose comme:

select teamname, 
sum(open_for) as open_total, 
count(if(open_for > 0, 1, null)) as open_wins, 
count(if(open_for < 0, 1, null)) as open_losses, 
sum(final_for) as final_total, 
count(if(final_for > 0, 1, null)) as final_wins, 
count(if(final_for < 0, 1, null)) as final_losses, 
from sport_points 
where sportable_id = 1 
and sportable_type = 'Team' 
and game_time > '...' 
group by teamname 

, je suggère, est une approche relationnelle plus orthodoxe, et donc celui qui est facilement exprimée en SQL. Si ce n'est pas tout à fait ce dont vous avez besoin dans votre application, alors l'endroit où effectuer l'ajustement est en code, ce qui est beaucoup plus flexible que SQL.