就在本周，应该是在本周二，小编翻车啦~~~
之前有关注我的同学应该知道，小编在国庆节写了一只爬虫，来抓取自己的各个平台博客的访问量等一些数据，并且后面简单做了个报表，主要是靠 SQL 来统计数据。
这只爬虫小编部署到 Linux 服务器上以后，设置了整点定时抓取数据也没管过，倒是刚上线那段时间经常去报表平台看看统计报表。
想了解事情起因的同学可以看一下这两篇文章《Python 简易爬虫实战》 和 《小白 Python 爬虫部署 Linux》 。
然后，就在小编偶然上去看报表的时候，发现已经不同寻常的事情。
我靠，咋点了半天没反应。。。
感觉时间过了半个世纪，报表才渲染出来。
肯定哪里不对，小编赶紧用 Navicat 执行了一下报表的 SQL ，结果：
对的，你没看错，这句话执行了 20s+ ，小编当时的心里感觉有一万只羊驼奔腾而过。
有没有搞错，数据拢共 2k 多条，执行一下要 20s+ ，是在开玩笑么，小编当时都怀疑自己是不是用了一台假数据库。
emmmmmmmmmm，顺便介绍一下数据库配置，使用的是某云服务的 MySQL 库，硬件配置为 1H1G（1核1G）。
冷静下，深呼吸两个，小编不信邪，正好手上有一台 2H8G 的服务器，赶紧搭一个 Mysql 试一下，某云提供的一定是假数据库。
结果，emmmmmmmmmmm，还是直接给各位同学看吧。
好吧，现在要正式这个错误。。。
不过服务器的核心数加了一倍（一个）时间数少了一半多，那理论上讲，如果小编用的是一台物理机，如果这台物理机有大几十核的 CPU ，就不会有问题啊~~~
果然，还是贫穷惹的祸。。。。
告辞。
当然，本文不会就这么结束：）
现在，已经发现错误了，接下来就是尤为关键的一步了，解决这个问题。
程序猿解决问题是有一个万能的模版，先用这个模版套一下：
- 这不是个问题，所以不用解决。
- 将提问题的人解决掉。
emmmmmmmmmm，提问题的人是小编自己，所以，小编不能解决掉自己，那么，这就不是个问题，所以也就不需要解决了。。。。。。。。
不行，这个还是太影响使用体验，还是来正经的分析下这个问题。
首先看下数据库的表设计：
咳咳。
就这么一张表，当时比较懒，爬虫每次抓取的都是当时的截面数据，统计报表的 sql 需要动态的去算出每天的增量数据。具体算法是使用当天的最大值减去前一天的最大值，再进行分类统计。
看下小编的 sql 吧：
SELECT a.read_num - (
SELECT b.read_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS read_num, a.fans_num - (
SELECT b.fans_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS fans_num
, a.like_num - (
SELECT b.like_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS like_num, (
SELECT b.rank_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) - a.rank_num AS rank_num
, a.create_date,a.plantform
FROM (SELECT * FROM spider_data ORDER BY create_date DESC LIMIT 1000000000000000) a
GROUP BY DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), a.plantform
ORDER BY a.create_date DESC;稍微长了一丢丢，不过从这个 sql 上，已经能看到明显的问题了，在做查询的时候，使用了大量的子查询。
至于为什么要这么写，当然是因为懒咯~~~
前面的爬虫已经将截面数据爬取到了，后面做统计当然是一句话搞定了。
结果就是这偷懒的一句话，酿造了今天的惨剧。
小编脑子里瞬间出现一种解决方案，在爬虫每次爬取数据的时候，就做一次结果数据处理，新建另外一张结果表，每次爬取完数据后，同时计算出结果数据，直接存入结果数据表中。
统计数据的报表直接取结果表中的数据，肯定快的飞起~~~
啥子，还要我改之前的爬虫代码，不知道程序猿都是懒癌晚期么，开神马玩笑！！！
瞬间大脑就将第一个方案推翻了，第二个折中的方案也悄然浮上心头。
每天凌晨做一个定时任务，定时的统计前一天的数据，这样的修改代价是最小的，但是就是每天只能看到前一天的统计数据。
这个方法好，只需要加一个定时任务就能搞定，但是就是有点改变目前现有的需求，好吧，还是可以接受的，为了解决这个问题，只能顺便解决一点自己了。
定时任务有好多种做法，一种是直接做在 Mysql 数据库上，还可以用 Python 写成脚本，在 Linux 上设置定时任务去调用对应的 Python 脚本。
小编这么懒的人，怎么可能去做 Linux 的定时任务，当然是直接使用 Mysql 的定时任务。
顺手查了一下百度，自 MySQL5.1.6 起，MySQL 增加了一个非常有特色的功能-事件调度器（Event Scheduler）。
意思就是小编目前使用的 Mysql 版本是 5.7 ，肯定是有定时任务功能。
首先在创建定时任务前需要先创建一个存储过程，然后给这个存储过程设置定时执行。
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `TimerBlogData`()
BEGIN
INSERT INTO result_data (read_num, fans_num, like_num, rank_num, create_date, plantform) (
SELECT a.read_num - (
SELECT b.read_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS read_num, a.fans_num - (
SELECT b.fans_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS fans_num
, a.like_num - (
SELECT b.like_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) AS like_num, (
SELECT b.rank_num
FROM spider_data b
WHERE b.plantform = a.plantform
AND DATE_FORMAT(b.create_date, '%Y-%m-%d') = date_sub(DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY b.create_date DESC LIMIT 1
) - a.rank_num AS rank_num
, a.create_date,a.plantform
FROM (SELECT * FROM spider_data ORDER BY create_date DESC LIMIT 1000000000000000) a
WHERE DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(date_sub(now(), interval 1 day), '%Y-%m-%d')
GROUP BY DATE_FORMAT(a.create_date, '%Y-%m-%d'), a.plantform
ORDER BY a.create_date DESC
);
END写好了可以使用 CALL TimerBlogData() 执行一下，看下数据是否可以正常写入，测试成功后就可以创建 MySQL 的定时任务了。
在 Mysql 上创建定时任务要先看一下当前是否已开启事件调度器，可以使用以下 SQL 进行查看：
SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler';
SELECT @@event_scheduler;如果看到结果显示 ON ，则代表已经开启，如果看到的是 OFF ，则未开启，未开启的数据库需要先开启这个功能。
此功能可以通过修改数据库配置 my.cnf 文件来完成，在配置中添加 event_scheduler = 1 ，因为小编使用的是云服务，直接在数据库后台配置中完成修改即可。
接下来创建定时任务，如果使用 Navicat 图形化界面创建会比较简单，小编并未使用过，下面还是直接贴代码：
CREATE EVENT timer_blog_data
ON SCHEDULE EVERY 1 DAY STARTS DATE_ADD(DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY), INTERVAL 1 HOUR)
DO CALL TimerBlogData()设置定时任务为每天凌晨 1 点执行，任务名为：timer_blog_data 。
运行完成后，打开 Navicat 查看事件，右键选择设计事件：
可以看到定时任务设置成功。
修改下统计报表的程序，讲取数规则从原来的 SQL 改为从结果表直接查询，部署服务器，重启。打开浏览器重新尝试。果然又成了秒开。
小结
问题是解决了，还是要分析一下本次问题的。
从小编的 sql 中，可以看到每次查询，每一条数据的取出，都需要在子查询中重新检索整张表，并选择出对应的数据进行计算，而每次查询，都有 2k 多条数据会参加整体查询，每一条数据的查询，都包含了 4 个子查询，总体的运算量，好吧，小编承认确实有点大了。。。
优化的时候，主体的思路是降低当前查询的运算量，那解决方案就很好想了，要么是在每次写入数据的时候进行运算，相当于是整体的运算量分布到每次写入了，要么是添加一个定时任务，让大量的运算每天都只运行一次，后续的查询直接查询运算结果。
原文地址：https://www.cnblogs.com/babycomeon/p/11966092.html