Оптимизировать объединение, сумму, подзапросы

Я создаю клон Tinder для учебного проекта, и я пытаюсь сделать что-то очень простое концептуально, но похоже, что мой запрос действительно слишком тяжелый.

Структура данных

Я создал эту простую скрипту, чтобы визуализировать структуру базы данных.
Я попытался поместить индексы в user.id user.gender * user.orientation match.user1 match.user2 match.createdAt без везения.

Ожидаемый результат

Я хочу найти людей с меньшим количеством совпадений в зависимости от пола, ориентации, lastLogin и даты календаря.
Пользователи не будут участвовать в более чем 4 матчах в течение 24 часов, поэтому я ищу пользователей с <= 3 матчами в течение последних 24 часов.

Значения в следующем жестко закодированы для легкого редактирования запроса и потому, что я не занимал время, чтобы сделать эту часть на данный момент.

Совпадение состоит из 2 пользователей (user1 и user2).
Предел в 4 совпадения в тот же день представляет собой сумму, когда они отображаются как user1 и user2.

SELECT total_sum, userId
      FROM (
        SELECT u.id as userId, u.orientation as userOrientation, u.gender as userGender, m1.sum1, m2.sum2, (m1.sum1 + m2.sum2) AS total_sum
        FROM user u
        INNER JOIN (
          SELECT user1, COUNT(user1) as sum1 
          FROM 'match' 
          WHERE createdAt > DATE('2017-12-11 00:00:00') 
          GROUP BY user1
        ) m1
        ON m1.user1 = u.id
        INNER JOIN (
          SELECT user2, COUNT(user1) as sum2 
          FROM 'match' 
          WHERE createdAt > DATE('2017-12-11 00:00:00') 
          GROUP BY user2
        ) m2
        ON m2.user2 = u.id
        WHERE u.gender IN ('female')
        AND u.orientation IN ('hetero', 'bi')
        AND u.lastLogin > 1512873464582
      ) as total
      WHERE total_sum < 4
      ORDER BY total_sum ASC
      LIMIT 8

Проблема

С крошечными таблицами запрос занимает несколько мс, но со средними таблицами (50 тыс. Пользователей, совпадением 200 тыс.), Запрос занимает много времени (170 секунд).

Оптимизация

Согласно ответу @Thorsten Kettner, это объясняет план его запроса, когда я запускаю его в свой тестовый db после установки индексов, которые он посоветовал:

Решение

Я закончил делать что-то проще.
Сначала я упростил таблицу соответствия, удалив столбец user2. Он удваивает размер, потому что теперь 1 совпадение становится 2 строками, но позволяет мне делать что-то очень простое и очень эффективное с соответствующими индексами.
Первый запрос состоит в том, чтобы управлять пользователями без совпадений, а второй - обработать пользователя со спичками. У меня больше нет matchLimit в запросе, поскольку он добавляет дополнительную работу для mysql, и мне просто нужно проверить первый результат, чтобы увидеть, соответствует ли matchNumber <= 3.

(SELECT u.id, mc.id as nb_match, u.gender, u.orientation
FROM user u 
LEFT JOIN match_composition mc 
ON (mc.matchedUser = u.id AND mc.createdAt > DATE('2017-12-11 00:00:00'))
WHERE u.lastLogin > 1512931740721 
AND u.orientation IN ('bi', 'hetero')
AND u.gender IN ('female')
AND mc.id IS NULL
ORDER BY u.lastLogin DESC)

UNION ALL 

(SELECT u.id, count(mc.id) as nb_match, u.gender, u.orientation
FROM match_composition mc
JOIN user u 
ON u.id = matchedUser
WHERE mc.createdAt > DATE('2017-12-11 00:00:00')
AND u.lastLogin > 1512931740721
AND u.orientation IN ('bi', 'hetero')
AND u.gender IN ('female')
GROUP BY matchedUser
ORDER BY nb_match ASC
LIMIT 8)

Спасибо за вашу помощь