【Python】如何提高这个 sql 语句的查询效率
数据是 MySQL 的实例数据库，这是数据库的地址，有心帮忙的朋友可以直接在数据库上进行测试。
host:125.42.176.217:63306user:ousikongjian
password: [email protected]#
database: employees
需求
查询 1999 年时期，部门、主管及部门员工的详细信息，需 Department, DeptManager, Employees, Title, DeptEmp 五个表联合查询，其中对 Employees, Title 两个表进行了两次查询，多次查询的时候注意设置别名。
结果是： 返回字段为 dp.dept_no（部门编号）， dept_name（部门名称）， dm_emp_no（主管编号），dm_title（主管头衔）， dm_birth_date（主管生日），dm_first_name（主管第一名称），
dm_last_name（主管姓氏）， dm_gender（主管性别）， dm_hire_date（主管聘任日期），
dm_from_date（主管任期开始时间）， dm_to_date（主管任期结束时间），emp_no（员工编号），title（员工头衔），
t_from_date（头衔授予时间）， t_to_date（头衔结束时间），birth_date（员工生日）,
first_name（员工第一名称）， last_name（员工姓氏）， gender（员工性别）， hire_date（员工聘任日期）,
from_date（员工在本部门任期开始时间）， to_date（员工在本部门任期结束时间）
自己写的 SQL 语句如下
SELECTd.dept_no,
d.dept_name,
em.emp_no AS dm_emp_no,
t1.title AS dm_title,
em.birth_date AS dm_birth_date,
em.first_name AS dm_first_name,
em.last_name AS dm_last_name,
em.gender AS dm_gender,
em.hire_date AS dm_hire_date,
dm.from_date AS dm_from_date,
dm.to_date AS dm_to_date,
e.emp_no,
t2.title,
t2.from_date AS t_from_date,
t2.to_date AS t_to_date,
e.birth_date,
e.first_name,
e.last_name,
e.gender,
e.hire_date,
de.from_date,
de.to_date
FROM
employees e
JOIN dept_emp de ON de.emp_no = e.emp_no
JOIN departments d ON d.dept_no = de.dept_no
JOIN dept_manager dm ON dm.dept_no = d.dept_no
JOIN employees em ON dm.emp_no = em.emp_no
JOIN titles t1 ON t1.emp_no = em.emp_no
AND t1.from_date = dm.from_date # 这里取了巧，认为部门负责人在负责该部门的头衔时间和任期是一致的。
AND t1.to_date = dm.to_date
JOIN titles t2 ON t2.emp_no = e.emp_no
WHERE
(
'1999' BETWEEN YEAR (de.from_date)
AND YEAR (de.to_date)
)
AND (
'1999' BETWEEN YEAR (dm.from_date)
AND YEAR (dm.to_date)
)
AND (
'1999' BETWEEN YEAR (t2.from_date)
AND YEAR (t2.to_date)
)
GROUP BY
e.emp_no,
d.dept_no,
d.dept_name,
em.emp_no,
t1.title,
em.birth_date,
em.first_name,
em.last_name,
em.gender,
em.hire_date,
dm.from_date,
dm.to_date,
t2.title,
t2.from_date,
t2.to_date,
e.birth_date,
e.first_name,
e.last_name,
e.gender,
e.hire_date,
de.from_date,
de.to_date
查询的结果是 281354 条数据，查询时间为 33.709 秒。
问题
希望大家帮忙，通过优化 SQL 语句提高查询效率。
sql to sqlalchemy 项目送上真挚的问候，希望您能够喜欢！！！
回答
把group by全去了，我这边100条0.195s， 带着group by 100条8.12s（group by会引发Using filesort）
字段有点多，后面有时候慢慢看看。
不过，你 SQL 中那么多 group by ，确定没问题。
还有就是，员工的部门，薪酬，都存在历史时期的数据，不同时期的这类数据在使用时，要么看确定的某一个员工的多时期情况，要看确定时期的多员工情况，但是，并没有看到有类似的过滤条件。换句话说，多时期，多员工的数据出来，基本不会直接做什么用的，还要再处理。
除了楼上朋友提的group by的建议外，我建议把where那一块也给优化下。
因为你查出来的数据较多，有28W条以上，所以应该还是有必要把索引也用上的。
优化方式：
1.为where中的相关字段添加索引，如字段dm.from_date
2.不要对这些字段使用YEAR等方法，这样会导致索引失效。
例如'1999' BETWEEN YEAR (de.from_date) AND YEAR (de.to_date)修改为
de.from_date < '1999' and de.to_date > '1999'
（因为没太明白你要查的数据的需求，所以可能写的和你想要的不太一样，但是大致意思就这个样子。）
不建议关联这么多张表，只查询最基本的信息，其他如部门，主管，头衔，做出key=>value的样子，通过编程语言的foreach添加进去。
另外groupby的时候，【select from (select from t1 group by ) left join t2. 】先分组缩小join的数据。
多写几种sql，比较下执行时间，从中选择最高效的一种。
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