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我有一张 IntradayPrices1Minute 表，我在其中存储 1 分钟时间范围内的股票开盘价、最高价、最低价和收盘价：

CREATE TABLE `IntradayPrices1Minute` (
  `ticker` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '',
  `datetime` datetime NOT NULL,
  `volume` mediumint(11) unsigned NOT NULL,
  `open` decimal(8,4) unsigned NOT NULL,
  `high` decimal(8,4) unsigned NOT NULL,
  `low` decimal(8,4) unsigned NOT NULL,
  `close` decimal(8,4) unsigned NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`ticker`,`datetime`),
  UNIQUE KEY `indxTickerDatetime` (`ticker`,`datetime`)
)

我建立了一个查询，可以计算这些股票的每日开盘价、最高价、最低价和收盘价。这是查询：

select 
    `IntradayPrices1Minute`.`ticker` AS `ticker`,
    cast(`IntradayPrices1Minute`.`datetime` as date) AS `Date`,
    substring_index(group_concat(cast(`IntradayPrices1Minute`.`open` as char charset utf8) order by `IntradayPrices1Minute`.`datetime` ASC separator ','),',',1) AS `Daily Open`,
    max(greatest(`IntradayPrices1Minute`.`open`,`IntradayPrices1Minute`.`high`,`IntradayPrices1Minute`.`low`,`IntradayPrices1Minute`.`close`)) AS `Daily High`,
    min(least(`IntradayPrices1Minute`.`open`,`IntradayPrices1Minute`.`high`,`IntradayPrices1Minute`.`low`,`IntradayPrices1Minute`.`close`)) AS `Daily Low`,
    substring_index(group_concat(cast(`IntradayPrices1Minute`.`close` as char charset utf8) 

order by 
   `IntradayPrices1Minute`.`datetime` DESC separator ','),',',1) AS `Daily Close` 
from    
   `IntradayPrices1Minute` 

group by 
   `IntradayPrices1Minute`.`ticker`,
   cast(`IntradayPrices1Minute`.`datetime` as date)

这是我只有 4-5 天的数据时得到的结果的一部分（截至今天，我还有更多天的数据）：

ticker  Date        Open    High    Low     Close
----    ----------  ------  ------  ------  ------ 
AAAE    2012-11-26  0.0100  0.0100  0.0100  0.0100
AAAE    2012-11-27  0.0130  0.0140  0.0083  0.0140
AAAE    2012-11-28  0.0140  0.0175  0.0140  0.0165
AAAE    2012-11-29  0.0175  0.0175  0.0137  0.0137
AAMRQ   2012-11-26  0.4411  0.5300  0.4411  0.5290
AAMRQ   2012-11-27  0.5100  0.5110  0.4610  0.4950
AAMRQ   2012-11-28  0.4820  0.4900  0.4300  0.4640
AAMRQ   2012-11-29  0.4505  0.4590  0.4411  0.4590
AAMRQ   2012-11-30  0.4500  0.4570  0.4455  0.4568

因此，截至今天，该IntradayPrices1Minute表已经有9625952条记录，并且增长了大约。每天 350000 条记录

使用 LIMIT 1000 执行之前的 SELECT 已经花费了 8 秒以上，所以我发现需要一些索引，但是我对索引以及如何决定它们的知识非常有限。

我认为一些信息可能对那些在这方面有更多专业知识的人有用：

show indexes from IntradayPrices1Minute

返回：

IntradayPrices1Minute   0   PRIMARY 1   ticker  A   32368               BTREE       
IntradayPrices1Minute   0   PRIMARY 2   datetime    A   9872508             BTREE       
IntradayPrices1Minute   0   indxTickerDatetime  1   ticker  A   21793               BTREE       
IntradayPrices1Minute   0   indxTickerDatetime  2   datetime    A   9872508             BTREE

并且 show profiling 命令显示：

Status                 Duration
------                 --------
starting               0.000055
checking permission    0.000003
Opening tables         0.000018
System lock            0.000005
init                   0.000022
optimizing             0.000004
statistics             0.000011
preparing              0.000006
executing              0.000027
Sorting result         8.533655
Sending data           0.233446
end                    0.000010
removing tmp table     0.000006
end                    0.000007
removing tmp table     0.000002
end                    0.000005
query end              0.000003
closing tables         0.000004
freeing items          0.000041
logging slow query     0.000002
cleaning up            0.000003

不幸的是，由于我的知识有限，这些信息对我没有多大用处。我怀疑所有这些 ORDER BY 可能是如此密集的，因为显示分析指出使用了 8,53 秒“排序结果”，但我不知道如何处理这个以提高查询效率。

非常感谢您的任何建议，特别是如果它可以帮助我更好地理解未来查询的索引，我可能还需要排除故障。

干杯，博加

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1 回答 1

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尝试改变

GROUP BY ticker, date(datetime)

进入

GROUP BY ticker, datetime

第一个是不使用您的索引，因此需要（非常慢的）文件排序。第二个是使用索引并且速度更快。

您可以使用以下方法找到此类问题：

EXPLAIN SELECT * FROM table
于 2013-01-25T10:59:50.210 回答