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小編給大家分享一下MySQL大表count()的優化實現示例,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
今天實驗了一下MySQL的count()操作優化, 以下討論基于mysql5.7 InnoDB存儲引擎. x86 windows操作系統。
創建的表的結構如下(數據量為100萬):
首先是關于mysql的count(*),count(PK), count(1)哪個快的問題。
實現結果如下:
并沒有什么區別!加上了WHERE子句之后3個查詢的時間也是相同的,我就不貼圖片了。
之前在公司的時候就寫過一個select count(*) from table
的SQL語句,在數據多的時候非常慢。所以要怎么優化呢?
這要從InnoDB的索引說起, InnoDB的索引是B+Tree。
對主鍵索引來說:它只有在葉子節點上存儲數據,它的key是主鍵,并且value為整條數據。
對輔助索引來說:key為建索引的列,value為主鍵。
這給我們兩個信息:
1. 根據主鍵會查到整條數據
2. 根據輔助索引只能查到主鍵,然后必須通過主鍵再查到剩余信息。
所以如果要優化count(*)操作的話,我們需要找一個短小的列,為它建立輔助索引。
在我的例子中就是status
,雖然它的”severelity”幾乎為0.
先建立索引:ALTER TABLE test1 ADD INDEX (
status);
然后查詢,如下圖:
可以看到,查詢時間從3.35s下降到了0.26s,查詢速度提升近13倍。
如果索引是str
這一列,結果又會是怎么樣呢?
先建立索引: alter table test1 add index (str)
結果如下:
可以看到,時間為0.422s,也很快,但是比起status
這列還是有著1.5倍左右的差距。
再大膽一點做個實驗,我把status
這列的索引刪掉,建立一個status
和left(omdb,200)
(這一列平均1000個字符)的聯合索引,然后看查詢時間。
建立索引: alter table test1 add index (
status,omdb(200))
結果如下:
時間為1.172s
alter table test1 add index (status,imdbid);
補充!!
要注意索引失效的情況!
建立了索引后正常的的樣子:
可以看到key_len為6, Extra的說明是using index.
而如果索引失效的話:
索引失效有很多種情況,比如使用函數,!=操作等,具體請參考官方文檔。
對MySQL沒有很深的研究,以上是基于我結合B+樹的數據結構和對實驗結果的推測作出的判斷,如有錯誤,懇請指正!
以上是“MySQL大表count()的優化實現示例”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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