【经验】记录一下关于数据库查询

情景是这样的,我们的app接了app flyer 统计。用户的每个行为 都会给app flyer上报,产生大量的数据。我们通过app flyer提供的push接口 以天为频次 来获取这些统计数据 进行分析,这是背景。
这里遇到了几个问题
1.push过来的数据体是json格式 server端那边负责给我把它们存下来,我需要从这里面查
node下orm操作库sequelize如何查询json呢?

let _datas = await ModelDefines.Flyer.findAll({
      attributes: [
        [sequelize.json('data.platform'), 'platform'],
        [sequelize.json('data.country_code'), 'country_code'],
        [sequelize.json('data.agency'), 'agency']
      ],
      where: Object.assign(_whereConditions, _transToMillisecond(_whereCreateTime))
    }, true)

// 等价于
 SELECT 
 `data`->>'$.platform' AS `platform`,
 `data`->>'$.country_code' AS `country_code`,
 `data`->>'$.agency' AS `agency` 
FROM `adbus_flyer_data` AS `adbus_flyer_data` 
WHERE (`adbus_flyer_data`.`data`->>'$.event_type') = 'install' 
AND (`adbus_flyer_data`.`data`->>'$.platform') = 'ios' 
AND (`adbus_flyer_data`.`data`->>'$.country_code') = 'TH' 
AND (`adbus_flyer_data`.`create_time` < 1509292800000 
AND `adbus_flyer_data`.`create_time` > 1509206400000);

2.之前做的比上面的low 之前还用到了分组查询 导致效率很低 通过请教DBA

写SQL ,能不分组就不分组,能不排序就不排序, 分组排序去重复比较吃资源

3.好吧 我把语句改成上面代码那样 我查出来之后自己分组加和统计。但还是巨慢。又请教了DBA

 你的表有id , json_text ,create_time, 你在create_time 上建立索引,  然后用create_time 卡出来

这里有个细节就是我之前where条件里几个字段都是在json_text里的 如果用它们去查,做个explain会发现 mysql 要扫全表。

敲黑板:即使是将json里的字段提炼出来做虚拟列 再做索引 DBA也是不建议的。

所以我要把最上面的程序再改一下,去掉json字段的where 只用加了索引的create_time去卡数据。通过程序去where。
今天把代码重新写了下,筛选部分从db-where 改为program-where 并且建立了索引。
终于!线上的库 可以正常查询了_

后记:还没结束,每天灌入的数据都在2个G左右,时间长了靠索引卡也不是办法。所以会在近期首先把划分不太规范的商业化表拆出来放到专属的DB服上,再对数据进行分表写入,分表查询。这个方案基本能cover住了。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,194评论 6 490
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,058评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,780评论 0 346
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,388评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,430评论 5 384
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,764评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,907评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,679评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,122评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,459评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,605评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,270评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,867评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,734评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,961评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,297评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,472评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容