今天执行一个mysql 语句， 一直在 执行，执行了5分钟了，还是没有出来结果。

# 每个组织下包括 同级或者下级的 注册店铺数
# 查询  历史每一天的每个组织下的当天存在的门店数

  select
   dt.`time`  startDate,
   o.brand_id as brandId,
    o.id AS orgId,
   count(ogstore.id) as totalStore
  from  om_organization o
  inner join view_om_org_tree ot on ot.parent_id=o.id
  left join  da_dim_time dt on dt.dim_type="DAY" and dt.`time`>="2018-10-30" and dt.`time` < CURDATE()
INNER JOIN (
  select orge.id,orge.create_time as cdate  from om_organization orge where
   orge.org_type="Store"  and orge.removed=0
   
  ) as ogstore on ogstore.id=ot.id and ogstore.cdate<=dt.`time`
  where 1=1
  and o.removed=0
  group by o.id, dt.`time`

以上SQL ，看起来逻辑也挺清晰的，而且也不算长SQL了。但是 执行起来 很久没有结果。

无奈只能中断查询了， 试过加了索引发现还是没有用。 查询执行性能如下

1	SIMPLE	dt		range	idx_time,idx_time2,idx_type	idx_time	39		391	100	Using where; Using index; Using temporary; Using filesort
1	SIMPLE	orge		ALL	PRIMARY,idx_orgtype				11053	9.09	Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
1	SIMPLE	ot		ref	idx_key,idx_pid	idx_key	8	newpearl_db_dev.orge.id	6	100	Using index
1	SIMPLE	o		eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	8	newpearl_db_dev.ot.parent_id	1	50	Using where

也不算 很多数据啊， 行数 最多的要 10000多行了。 

 

解决办法

改写了 半天， 我觉得是 以上SQL写法 不够清晰，易懂。一定要写出来 让mysql 很容易明白，解析的SQL才行

SELECT
 dt.`time` startDate,
o.brand_id as brandId,
    o.id AS orgId,
SUM(ff.totalStore)  as totalStore
from 
da_dim_time dt ,
(
select
   DATE(orge.create_time) ctime,
    o.id AS orgId,
   count(ot.id) as totalStore
  from  om_organization o
  inner join view_om_org_tree ot on ot.parent_id=o.id
  INNER JOIN om_organization orge
 on  orge.id=ot.id
  and orge.org_type="Store"  and orge.removed=0
  where 1=1
  and o.removed=0
  group by o.id, ctime
) ff
,
om_organization o 
 where o.removed=0 and ff.orgId=o.id
and dt.dim_type="DAY" and dt.`time`>="2018-10-30" and dt.`time` < CURDATE()
and ff.ctime <=dt.`time`
and o.id=1
GROUP BY dt.`time`, o.id 


同时耗时才 0.15s 难以相信

最终写出来了， 根据 创建时间进行 分组，之后 再进行关联 查询，就出来了 结果。

执行性能

 

那为什么 之前的SQL一直在执行呢？

可以我有另一个 与其相似的SQL是可以出来结果的， 只是 也执行了 20s ，非常耗时。

数据量 比较小，估计mysql 穷尽了所有数据吧，不然怎么这么慢？

以下SQL执行了可以出来结果，虽然耗时20S

# 每个组织下包括 同级或者下级的 注册经销商数

select
   dt.`time`  startDate,
   o.brand_id as brandId,
    o.id AS orgId,
   count(orgDealer.id) as totalDealer
  from  om_organization o
  inner join view_om_org_tree ot on ot.parent_id=o.id
   left join  da_dim_time dt on dt.dim_type="DAY" and dt.`time`>="2018-10-30" and dt.`time` < CURDATE()
INNER JOIN 
(
select orge.id,DATE(orge.create_time) as cdate from om_organization orge where 1=1 
  and orge.org_type="Dealer"  and orge.removed=0
) as orgDealer on orgDealer.id= ot.id and orgDealer.cdate<=dt.`time`
  where 1=1
  and o.removed=0 
  group by o.id , dt.`time`

总结

  SQL 一定要 更明白，也就是 从语义上说 让 mysql 解析 更容易， 不要搞那些复杂的。容易出现理解偏差的

   将要查询的表 和数据 通过部分进行 分组或者过滤  之后成为中间表， 再关联其他表 ， 使其 更 简单化。 

根据可能是因为 Using join buffer (Block Nested Loop) ， 也就是 join的 循环 太多

参考 https://blog.csdn.net/u014756578/article/details/52795545