重现步骤
反馈人 :袁慧斌
数据库:zhcxkj_center_listing_comprehensive
查询时间:429.661
执行次数: 28
扫描行数:851453
发送行数:851453
指纹SQL: select id , customer_id , source_id , source_name , name , name_cn , gtin , spu , sku , item_id , source_sku , main_image , platform_category_id , platform_category_name , brand_id , brand , publish_status , status , product_state , tort , upc , sale_price , purchase_price , original_price , days_to_ship , first_publish_time , primary_variant , has_variant , has_new , description_type , default_local_warehouse , currency , country_code , remark , create_by , create_time , update_by , update_time , is_deleted , salesman_id , salesman , listing_person , fulfillment_type , template_id , template_name , freight_price , average_rating , transit_time , fist_online_time , is_no_sale , has_law_firm_agent , ship_methods FROM ? force index ( idx_update_time ) where ( update_time < replace ( ? , ? , ? ) AND update_time >= DATE_SUB ( replace ( ? , ? , ? ) , INTERVAL ? MINUTE ) ) ;
真实SQL:select id,customer_id,source_id,source_name,name,name_cn,gtin,spu,sku,item_id,source_sku,main_image,platform_category_id,platform_category_name,brand_id,brand,publish_status,status,product_state,tort,upc,sale_price,purchase_price,original_price,days_to_ship,first_publish_time,primary_variant,has_variant,has_new,description_type,default_local_warehouse,currency,country_code,remark,create_by,create_time,update_by,update_time,is_deleted,salesman_id,salesman,listing_person,fulfillment_type,template_id,template_name,freight_price,average_rating,transit_time,fist_online_time,is_no_sale,has_law_firm_agent,ship_methods from t_walmart_listing force index(idx_update_time) where (update_time= DATE_SUB(replace(2025-09-07 03:30:00,%, ),INTERVAL 5 MINUTE));
无人工修改
AISQL修改建议:以下是优化后的SQL语句:


SELECT id, customer_id, source_id, source_name, name, name_cn, gtin, spu, sku, item_id, source_sku, main_image, platform_category_id, platform_category_name, brand_id, brand, publish_status, status, product_state, tort, upc, sale_price, purchase_price, original_price, days_to_ship, first_publish_time, primary_variant, has_variant, has_new, description_type, default_local_warehouse, currency, country_code, remark, create_by, create_time, update_by, update_time, is_deleted, salesman_id, salesman, listing_person, fulfillment_type, template_id, template_name, freight_price, average_rating, transit_time, fist_online_time, is_no_sale, has_law_firm_agent, ship_methods
FROM t_walmart_listing
WHERE update_time >= DATE_SUB(2025-09-07 03:30:00, INTERVAL 5 MINUTE)
AND update_time < 2025-09-07 04:00:02;


优化说明:
1. 移除了不必要的replace()函数调用,直接使用日期字符串
2. 将两个时间条件合并到同一行,减少解析开销
3. 移除了FORCE INDEX提示,让优化器自行选择合适的索引(除非有明确证据表明强制索引能提升性能)

如果update_time字段已建立索引,这个查询应该能高效执行。如需进一步优化,可以考虑:
- 确保update_time字段有适当的索引
- 如果只查询部分字段,可以减少SELECT列表中的字段数量
explain表:






id select_type table partitions type possible_keys key key_len ref rows filtered Extra
1 SIMPLE t_walmart_listing None range idx_update_time idx_update_time 5 None 11468 100 Using index condition

额外建议:
索引建议:
→ 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引已经存在,无需添加任何索引。

【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引分析:
+-------------------+--------------------------+---------------+---------------+
| TABLE_NAME | INDEX_NAME | COLUMN_NAME | CARDINALITY |
+===================+==========================+===============+===============+
| t_walmart_listing | idx_sourceid_update_time | update_time | 1963251 |
+-------------------+--------------------------+---------------+---------------+
| t_walmart_listing | idx_update_time | update_time | 470805 |
+-------------------+--------------------------+---------------+---------------+


(2025-09-07>
历史记录  
  1. 2025-09-09 09:33:25, 由 李乐同 创建。
  2. 2025-09-09 14:03:31, 由 任芳涛 解决,方案为 历史bug(180天以上) 。
    修改了 解决方案,旧值为 "",新值为 "history"。
    修改了 解决版本,旧值为 "",新值为 "trunk"。
    修改了 解决日期,旧值为 "",新值为 "2025-09-09 14:03:23"。
    修改了 指派给 ,旧值为 "renfangtao",新值为 "liletong"。
    修改了 Bug状态 ,旧值为 "active",新值为 "resolved"。
    修改了 是否确认,旧值为 "0",新值为 "1"。
    修改了 解决者 ,旧值为 "",新值为 "renfangtao"。
  3. 2025-09-09 14:16:09, 由 李乐同 编辑。
    修改了 所属模块 ,旧值为 "0",新值为 "1872"。
    修改了 业务部门 ,旧值为 "0",新值为 "2"。
    修改了 开发责任人,旧值为 "",新值为 "renfangtao"。
    修改了 测试责任人,旧值为 "",新值为 "liuyingying"。
    修改了 解决时效 ,旧值为 "0",新值为 "4.50"。
    修改了 截止日期 ,旧值为 "0000-00-00",新值为 "2025-09-09"。
    修改了 重现步骤 ,区别为:
    001- 反馈人 :袁慧斌
    001+ 反馈人 :袁慧斌 数据库:zhcxkj_center_listing_comprehensive 查询时间:429.661 执行次数: 28 扫描行数:851453 发送行数:851453 指纹SQL: select id , customer_id , source_id , source_name , name , name_cn , gtin , spu , sku , item_id , source_sku , main_image , platform_category_id , platform_category_name , brand_id , brand , publish_status , status , product_state , tort , upc , sale_price , purchase_price , original_price , days_to_ship , first_publish_time , primary_variant , has_variant , has_new , description_type , default_local_warehouse , currency , country_code , remark , create_by , create_time , update_by , update_time , is_deleted , salesman_id , salesman , listing_person , fulfillment_type , template_id , template_name , freight_price , average_rating , transit_time , fist_online_time , is_no_sale , has_law_firm_agent , ship_methods FROM ? force index ( idx_update_time ) where ( update_time &lt; replace ( ? , ? , ? ) AND update_time &gt;= DATE_SUB ( replace ( ? , ? , ? ) , INTERVAL ? MINUTE ) ) ; 真实SQL:select id,customer_id,source_id,source_name,name,name_cn,gtin,spu,sku,item_id,source_sku,main_image,platform_category_id,platform_category_name,brand_id,brand,publish_status,status,product_state,tort,upc,sale_price,purchase_price,original_price,days_to_ship,first_publish_time,primary_variant,has_variant,has_new,description_type,default_local_warehouse,currency,country_code,remark,create_by,create_time,update_by,update_time,is_deleted,salesman_id,salesman,listing_person,fulfillment_type,template_id,template_name,freight_price,average_rating,transit_time,fist_online_time,is_no_sale,has_law_firm_agent,ship_methods from t_walmart_listing force index(idx_update_time) where (update_time= DATE_SUB(replace(2025-09-07 03:30:00,%, ),INTERVAL 5 MINUTE)); 无人工修改 AISQL修改建议:以下是优化后的SQL语句: SELECT id, customer_id, source_id, source_name, name, name_cn, gtin, spu, sku, item_id, source_sku, main_image, platform_category_id, platform_category_name, brand_id, brand, publish_status, status, product_state, tort, upc, sale_price, purchase_price, original_price, days_to_ship, first_publish_time, primary_variant, has_variant, has_new, description_type, default_local_warehouse, currency, country_code, remark, create_by, create_time, update_by, update_time, is_deleted, salesman_id, salesman, listing_person, fulfillment_type, template_id, template_name, freight_price, average_rating, transit_time, fist_online_time, is_no_sale, has_law_firm_agent, ship_methods FROM t_walmart_listing WHERE update_time &gt;= DATE_SUB(2025-09-07 03:30:00, INTERVAL 5 MINUTE) AND update_time &lt; 2025-09-07 04:00:02; 优化说明: 1. 移除了不必要的replace()函数调用,直接使用日期字符串 2. 将两个时间条件合并到同一行,减少解析开销 3. 移除了FORCE INDEX提示,让优化器自行选择合适的索引(除非有明确证据表明强制索引能提升性能) 如果update_time字段已建立索引,这个查询应该能高效执行。如需进一步优化,可以考虑: - 确保update_time字段有适当的索引 - 如果只查询部分字段,可以减少SELECT列表中的字段数量 explain表:id
    002- 数据库:zhcxkj_center_listing_comprehensive
    002+ select_type
    003- 查询时间:429.661
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    004- 执行次数: 28
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    007+ key
    008- 真实SQL:select id,customer_id,source_id,source_name,name,name_cn,gtin,spu,sku,item_id,source_sku,main_image,platform_category_id,platform_category_name,brand_id,brand,publish_status,status,product_state,tort,upc,sale_price,purchase_price,original_price,days_to_ship,first_publish_time,primary_variant,has_variant,has_new,description_type,default_local_warehouse,currency,country_code,remark,create_by,create_time,update_by,update_time,is_deleted,salesman_id,salesman,listing_person,fulfillment_type,template_id,template_name,freight_price,average_rating,transit_time,fist_online_time,is_no_sale,has_law_firm_agent,ship_methods from t_walmart_listing force index(idx_update_time) where (update_time= DATE_SUB(replace(2025-09-07 03:30:00,%, ),INTERVAL 5 MINUTE));
    008+ key_len
    009- 无人工修改
    009+ ref
    010- AISQL修改建议:以下是优化后的SQL语句:
    010+ rows
    011-
    011+ filtered
    012-
    012+ Extra
    013- SELECT id, customer_id, source_id, source_name, name, name_cn, gtin, spu, sku, item_id, source_sku, main_image, platform_category_id, platform_category_name, brand_id, brand, publish_status, status, product_state, tort, upc, sale_price, purchase_price, original_price, days_to_ship, first_publish_time, primary_variant, has_variant, has_new, description_type, default_local_warehouse, currency, country_code, remark, create_by, create_time, update_by, update_time, is_deleted, salesman_id, salesman, listing_person, fulfillment_type, template_id, template_name, freight_price, average_rating, transit_time, fist_online_time, is_no_sale, has_law_firm_agent, ship_methods
    013+ 1
    014- FROM t_walmart_listing
    014+ SIMPLE
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    015+ t_walmart_listing
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    018+ idx_update_time
    019- 优化说明:
    019+ idx_update_time
    020- 1. 移除了不必要的replace()函数调用,直接使用日期字符串
    020+ 5
    021- 2. 将两个时间条件合并到同一行,减少解析开销
    021+ None
    022- 3. 移除了FORCE INDEX提示,让优化器自行选择合适的索引(除非有明确证据表明强制索引能提升性能)
    022+ 11468
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    023+ 100
    024- 如果update_time字段已建立索引,这个查询应该能高效执行。如需进一步优化,可以考虑:
    024+ Using index condition
    025- - 确保update_time字段有适当的索引
    025+
    026- - 如果只查询部分字段,可以减少SELECT列表中的字段数量
    026+ 额外建议: 索引建议:→ 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引已经存在,无需添加任何索引。 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引分析: +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+ | TABLE_NAME | INDEX_NAME | COLUMN_NAME | CARDINALITY | +===================+==========================+===============+===============+ | t_walmart_listing | idx_sourceid_update_time | update_time | 1963251 | +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+ | t_walmart_listing | idx_update_time | update_time | 470805 | +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+(2025-09-07&gt;
    027- explain表:
    028-
    029-
    030-
    031-
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    033-
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    111- Using index condition
    112-
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    117- 额外建议:
    118- 索引建议:
    119- → 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引已经存在,无需添加任何索引。
    120-
    121- 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引分析:
    122- +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+
    123- | TABLE_NAME | INDEX_NAME | COLUMN_NAME | CARDINALITY |
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    128- +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+
    129-
    130-
    131-
    001- 反馈人 :袁慧斌<br />
    001+ 反馈人 :袁慧斌<br /> 数据库:zhcxkj_center_listing_comprehensive<br /> 查询时间:429.661<br /> 执行次数: 28<br /> 扫描行数:851453<br /> 发送行数:851453<br /> 指纹SQL: select id , customer_id , source_id , source_name , name , name_cn , gtin , spu , sku , item_id , source_sku , main_image , platform_category_id , platform_category_name , brand_id , brand , publish_status , status , product_state , tort , upc , sale_price , purchase_price , original_price , days_to_ship , first_publish_time , primary_variant , has_variant , has_new , description_type , default_local_warehouse , currency , country_code , remark , create_by , create_time , update_by , update_time , is_deleted , salesman_id , salesman , listing_person , fulfillment_type , template_id , template_name , freight_price , average_rating , transit_time , fist_online_time , is_no_sale , has_law_firm_agent , ship_methods FROM ? force index ( idx_update_time ) where ( update_time &lt; replace ( ? , ? , ? ) AND update_time &gt;= DATE_SUB ( replace ( ? , ? , ? ) , INTERVAL ? MINUTE ) ) ;<br /> 真实SQL:select id,customer_id,source_id,source_name,name,name_cn,gtin,spu,sku,item_id,source_sku,main_image,platform_category_id,platform_category_name,brand_id,brand,publish_status,status,product_state,tort,upc,sale_price,purchase_price,original_price,days_to_ship,first_publish_time,primary_variant,has_variant,has_new,description_type,default_local_warehouse,currency,country_code,remark,create_by,create_time,update_by,update_time,is_deleted,salesman_id,salesman,listing_person,fulfillment_type,template_id,template_name,freight_price,average_rating,transit_time,fist_online_time,is_no_sale,has_law_firm_agent,ship_methods from t_walmart_listing force index(idx_update_time) where (update_time= DATE_SUB(replace(2025-09-07 03:30:00,%, ),INTERVAL 5 MINUTE));<br /> 无人工修改<br /> AISQL修改建议:以下是优化后的SQL语句:<br /><br /><br /> SELECT id, customer_id, source_id, source_name, name, name_cn, gtin, spu, sku, item_id, source_sku, main_image, platform_category_id, platform_category_name, brand_id, brand, publish_status, status, product_state, tort, upc, sale_price, purchase_price, original_price, days_to_ship, first_publish_time, primary_variant, has_variant, has_new, description_type, default_local_warehouse, currency, country_code, remark, create_by, create_time, update_by, update_time, is_deleted, salesman_id, salesman, listing_person, fulfillment_type, template_id, template_name, freight_price, average_rating, transit_time, fist_online_time, is_no_sale, has_law_firm_agent, ship_methods <br /> FROM t_walmart_listing <br /> WHERE update_time &gt;= DATE_SUB(2025-09-07 03:30:00, INTERVAL 5 MINUTE) <br /> AND update_time &lt; 2025-09-07 04:00:02;<br /><br /><br /> 优化说明:<br /> 1. 移除了不必要的replace()函数调用,直接使用日期字符串<br /> 2. 将两个时间条件合并到同一行,减少解析开销<br /> 3. 移除了FORCE INDEX提示,让优化器自行选择合适的索引(除非有明确证据表明强制索引能提升性能)<br /><br /> 如果update_time字段已建立索引,这个查询应该能高效执行。如需进一步优化,可以考虑:<br /> - 确保update_time字段有适当的索引<br /> - 如果只查询部分字段,可以减少SELECT列表中的字段数量<br /> explain表:<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br /><table><tbody><tr><th>id</th>
    002- 数据库:zhcxkj_center_listing_comprehensive<br />
    002+ <th>select_type</th>
    003- 查询时间:429.661<br />
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    004- 执行次数: 28<br />
    004+ <th>partitions</th>
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    006- 发送行数:851453<br />
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    007- 指纹SQL: select id , customer_id , source_id , source_name , name , name_cn , gtin , spu , sku , item_id , source_sku , main_image , platform_category_id , platform_category_name , brand_id , brand , publish_status , status , product_state , tort , upc , sale_price , purchase_price , original_price , days_to_ship , first_publish_time , primary_variant , has_variant , has_new , description_type , default_local_warehouse , currency , country_code , remark , create_by , create_time , update_by , update_time , is_deleted , salesman_id , salesman , listing_person , fulfillment_type , template_id , template_name , freight_price , average_rating , transit_time , fist_online_time , is_no_sale , has_law_firm_agent , ship_methods FROM ? force index ( idx_update_time ) where ( update_time &lt; replace ( ? , ? , ? ) AND update_time &gt;= DATE_SUB ( replace ( ? , ? , ? ) , INTERVAL ? MINUTE ) ) ;<br />
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    008- 真实SQL:select id,customer_id,source_id,source_name,name,name_cn,gtin,spu,sku,item_id,source_sku,main_image,platform_category_id,platform_category_name,brand_id,brand,publish_status,status,product_state,tort,upc,sale_price,purchase_price,original_price,days_to_ship,first_publish_time,primary_variant,has_variant,has_new,description_type,default_local_warehouse,currency,country_code,remark,create_by,create_time,update_by,update_time,is_deleted,salesman_id,salesman,listing_person,fulfillment_type,template_id,template_name,freight_price,average_rating,transit_time,fist_online_time,is_no_sale,has_law_firm_agent,ship_methods from t_walmart_listing force index(idx_update_time) where (update_time<replace(2025-09-07 04:00:02,%,="" )="" and="" update_time="">= DATE_SUB(replace(2025-09-07 03:30:00,%, ),INTERVAL 5 MINUTE));<br />
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    009- 无人工修改<br />
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    010- AISQL修改建议:以下是优化后的SQL语句:<br />
    010+ <th>rows</th>
    011- <br />
    011+ <th>filtered</th>
    012- <br />
    012+ <th>Extra</th>
    013- SELECT id, customer_id, source_id, source_name, name, name_cn, gtin, spu, sku, item_id, source_sku, main_image, platform_category_id, platform_category_name, brand_id, brand, publish_status, status, product_state, tort, upc, sale_price, purchase_price, original_price, days_to_ship, first_publish_time, primary_variant, has_variant, has_new, description_type, default_local_warehouse, currency, country_code, remark, create_by, create_time, update_by, update_time, is_deleted, salesman_id, salesman, listing_person, fulfillment_type, template_id, template_name, freight_price, average_rating, transit_time, fist_online_time, is_no_sale, has_law_firm_agent, ship_methods <br />
    013+ </tr></tbody><tbody><tr><td>1</td>
    014- FROM t_walmart_listing <br />
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    015- WHERE update_time &gt;= DATE_SUB(2025-09-07 03:30:00, INTERVAL 5 MINUTE) <br />
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    017- <br />
    017+ <td>range</td>
    018- <br />
    018+ <td>idx_update_time</td>
    019- 优化说明:<br />
    019+ <td>idx_update_time</td>
    020- 1. 移除了不必要的replace()函数调用,直接使用日期字符串<br />
    020+ <td>5</td>
    021- 2. 将两个时间条件合并到同一行,减少解析开销<br />
    021+ <td>None</td>
    022- 3. 移除了FORCE INDEX提示,让优化器自行选择合适的索引(除非有明确证据表明强制索引能提升性能)<br />
    022+ <td>11468</td>
    023- <br />
    023+ <td>100</td>
    024- 如果update_time字段已建立索引,这个查询应该能高效执行。如需进一步优化,可以考虑:<br />
    024+ <td>Using index condition</td>
    025- - 确保update_time字段有适当的索引<br />
    025+ </tr></tbody></table><br />
    026- - 如果只查询部分字段,可以减少SELECT列表中的字段数量<br />
    026+ 额外建议:<br /> 索引建议:<br /><span style="color:#008000;font-weight:bold;">→ 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引已经存在,无需添加任何索引。</span><br /><br /> 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引分析:<br /> +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br /> | TABLE_NAME | INDEX_NAME | COLUMN_NAME | CARDINALITY |<br /> +===================+==========================+===============+===============+<br /> | t_walmart_listing | idx_sourceid_update_time | update_time | 1963251 |<br /> +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br /> | t_walmart_listing | idx_update_time | update_time | 470805 |<br /> +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br /><br /><br />(2025-09-07&gt;
    027- explain表:<br />
    028- <br />
    029- <br />
    030- <br />
    031- <br />
    032- <br />
    033- <br />
    034- <table>
    035- <tbody>
    036- <tr>
    037- <th>
    038- id
    039- </th>
    040- <th>
    041- select_type
    042- </th>
    043- <th>
    044- table
    045- </th>
    046- <th>
    047- partitions
    048- </th>
    049- <th>
    050- type
    051- </th>
    052- <th>
    053- possible_keys
    054- </th>
    055- <th>
    056- key
    057- </th>
    058- <th>
    059- key_len
    060- </th>
    061- <th>
    062- ref
    063- </th>
    064- <th>
    065- rows
    066- </th>
    067- <th>
    068- filtered
    069- </th>
    070- <th>
    071- Extra
    072- </th>
    073- </tr>
    074- </tbody>
    075- <tbody>
    076- <tr>
    077- <td>
    078- 1
    079- </td>
    080- <td>
    081- SIMPLE
    082- </td>
    083- <td>
    084- t_walmart_listing
    085- </td>
    086- <td>
    087- None
    088- </td>
    089- <td>
    090- range
    091- </td>
    092- <td>
    093- idx_update_time
    094- </td>
    095- <td>
    096- idx_update_time
    097- </td>
    098- <td>
    099- 5
    100- </td>
    101- <td>
    102- None
    103- </td>
    104- <td>
    105- 11468
    106- </td>
    107- <td>
    108- 100
    109- </td>
    110- <td>
    111- Using index condition
    112- </td>
    113- </tr>
    114- </tbody>
    115- </table>
    116- <br />
    117- 额外建议:<br />
    118- 索引建议:<br />
    119- <span style="color:green;font-weight:bold;">→ 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引已经存在,无需添加任何索引。</span><br />
    120- <br />
    121- 【t_walmart_listing】表 【update_time】字段,索引分析:<br />
    122- +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br />
    123- | TABLE_NAME | INDEX_NAME | COLUMN_NAME | CARDINALITY |<br />
    124- +===================+==========================+===============+===============+<br />
    125- | t_walmart_listing | idx_sourceid_update_time | update_time | 1963251 |<br />
    126- +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br />
    127- | t_walmart_listing | idx_update_time | update_time | 470805 |<br />
    128- +-------------------+--------------------------+---------------+---------------+<br />
    129- <br />
    130- <br />
    131- </replace(2025-09-07>
  4. 2025-09-09 14:16:12, 由 李乐同 关闭。
    修改了 Bug状态 ,旧值为 "resolved",新值为 "closed"。
    修改了 指派给 ,旧值为 "liletong",新值为 "closed"。
    修改了 由谁关闭,旧值为 "",新值为 "liletong"。
    修改了 关闭日期,旧值为 "",新值为 "2025-09-09 14:16:12"。
所属项目 技术中心-需求池
所属模块 多平台   walmart
所属计划
所属迭代
Bug类型
严重程度 一般
优先级 P2
Bug状态 已关闭
业务部门 总经办
影响功能
开发责任人 任芳涛
测试责任人 刘颖颖
解决时效 4.5
激活次数 0
激活日期
是否确认 是
当前指派 Closed 于 2025-09-09 14:16:12
截止日期 2025-09-09
上线时间 2025-09-09 14:15:00
上线时效 4.69
操作系统
浏览器
关键词
抄送给
所属迭代
相关需求
相关任务
由谁创建 李乐同 于 2025-09-09 09:33:25
影响环境 生产环境-业务反馈
由谁解决 任芳涛 于 2025-09-09 14:03:23
解决版本 主干
解决方案 历史bug(180天以上)
由谁关闭 李乐同 于 2025-09-09 14:16:12
最后修改 李乐同 于 2025-09-09 14:16:12
相关Bug