在mysql数据库中有三张表，是通过抓取另一个数据库的数据，需要通过关联生成一张视图表，再通过Python处理将视图表生成实体表，现在的问题是三张基础表太大，生成的新表所需时间太长，应该如何解决？
基础表1：行：1633888 行，数据长度：496.00 MB，数据抓取时长：约20分钟
基础表2：行：94866 行，数据长度：12.52 MB，数据抓取时长：约1分钟
基础表3：行：1684084 行，数据长度：114.70 MB，数据抓取时长：约10分钟
生成的新表：行：1378266 行，数据长度：220.80 MB，数据生成时间（通过Python处理将视图表生成实体表）：2天4小时
视图表的基本SQL逻辑：
select 需求字段， 通过 case WHEN 更改字段内容的字段，if判断字段内容生成的新字段（6个）
from （SELECT * FROM 基础表1 where 筛选条件） left join （SELECT * FROM 基础表2 where 筛选条件） left join （SELECT * FROM 基础表3 where 筛选条件）
我的需求是：将视图表生成实体表的时间缩短至2小时以内
PS：基础表中数据存在更新情况，所以表更新需要进行全量更新
【以下回答由 GPT 生成】
根据问题描述，你想要优化MySQL查询时间并减少视图表生成实体表所需的时间。下面是一些可能的解决方案和建议：
索引优化：确保你的基础表上有适当的索引。根据你的筛选条件和关联字段，创建相应的索引可以大大提高查询性能。你可以使用CREATE INDEX语句来创建索引示例如下： sql CREATE INDEX idx1 ON 基础表1 (关联字段); CREATE INDEX idx2 ON 基础表2 (关联字段); CREATE INDEX idx3 ON 基础表3 (关联字段);
分页查询：如果没有必要一次性查询所有数据，你可以考虑使用分页查询。通过限制每次查询的行数，可以减少查询所需的时间。你可以使用LIMIT关键字来指定返回的行数，例如： sql SELECT * FROM 基础表1 WHERE 筛选条件 LIMIT 1000; -- 只返回1000行数据
内存调优：通过调整MySQL的内存参数，可以提高查询性能。你可以尝试增加innodb_buffer_pool_size参数的值来提高缓存的数据量，从而加快查询速度。你可以在MySQL的配置文件中修改该参数，例如： [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 2G
性能调优：使用EXPLAIN语句来分析查询计划，并查看是否可以通过修改查询方式或引入合适的索引来优化查询。例如： sql EXPLAIN SELECT * FROM 基础表1 WHERE 筛选条件;
使用临时表：如果你的视图表查询非常复杂，可能需要考虑使用临时表。将视图表的查询逻辑分解为多个步骤，并且将每个步骤的结果保存在临时表中，然后再合并这些临时表生成最终的实体表。
定时生成表：如果你的数据更新频率不是很高，可以考虑定时生成实体表，而不是每次查询时都生成。通过将数据缓存在实体表中，可以大大减少查询时间，并提高整体性能。
如果以上方法都不能满足你的需求，还可以考虑以下其他方案：
分布式处理：将数据分散到多个数据库服务器上，并使用分布式处理框架来并行处理数据。这样可以减少每台服务器上的数据量，从而提高处理速度。
数据分区：将基础表进行数据分区，可以将数据拆分为更小的块，从而减少查询和处理的数据量。
使用缓存：如果视图表的数据不需要实时更新，可以考虑将生成的实体表数据缓存起来，下次查询时直接使用缓存数据，从而节省生成时间。
希望以上解决方案能够对你有所帮助，如果还有其他问题，请提供更多详细信息，我将尽力提供更准确的帮助。