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MySQL 大表count()优化 MySQL 大表的count()优化实现

阿有耳 人气:3
想了解MySQL 大表的count()优化实现的相关内容吗,阿有耳在本文为您仔细讲解MySQL 大表count()优化的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:MySQL,大表count优化,MySQL,大表count,下面大家一起来学习吧。

以下是基于我结合B+树的数据结构和对实验结果的推测作出的判断,如有错误,恳请指正!

今天实验了一下MySQL的count()操作优化, 以下讨论基于mysql5.7 InnoDB存储引擎. x86 windows操作系统。

创建的表的结构如下(数据量为100万):

表结构

首先是关于mysql的count(*),count(PK), count(1)哪个快的问题。
实现结果如下:

这里写图片描述 

这里写图片描述 

这里写图片描述 

并没有什么区别!加上了WHERE子句之后3个查询的时间也是相同的,我就不贴图片了。

之前在公司的时候就写过一个select count(*) from table的SQL语句,在数据多的时候非常慢。所以要怎么优化呢?

这要从InnoDB的索引说起, InnoDB的索引是B+Tree。

对主键索引来说:它只有在叶子节点上存储数据,它的key是主键,并且value为整条数据
对辅助索引来说:key为建索引的列,value为主键。

这给我们两个信息:
1. 根据主键会查到整条数据
2. 根据辅助索引只能查到主键,然后必须通过主键再查到剩余信息。

所以如果要优化count(*)操作的话,我们需要找一个短小的列,为它建立辅助索引。
在我的例子中就是status,虽然它的”severelity”几乎为0.

先建立索引:ALTER TABLE test1 ADD INDEX (status);
然后查询,如下图:

这里写图片描述 

可以看到,查询时间从3.35s下降到了0.26s,查询速度提升近13倍

如果索引是str这一列,结果又会是怎么样呢?
先建立索引: alter table test1 add index (str)
结果如下:

这里写图片描述

可以看到,时间为0.422s,也很快,但是比起status这列还是有着1.5倍左右的差距。

再大胆一点做个实验,我把status这列的索引删掉,建立一个statusleft(omdb,200)(这一列平均1000个字符)的联合索引,然后看查询时间。
建立索引: alter table test1 add index (status,omdb(200))
结果如下:

这里写图片描述 

时间为1.172s

alter table test1 add index (status,imdbid);

补充!!
要注意索引失效的情况!
建立了索引后正常的的样子:

这里写图片描述 

可以看到key_len为6, Extra的说明是using index.

而如果索引失效的话:

这里写图片描述

索引失效有很多种情况,比如使用函数,!=操作等,具体请参考官方文档。

对MySQL没有很深的研究,以上是基于我结合B+树的数据结构和对实验结果的推测作出的判断,如有错误,恳请指正!

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