mysql查詢速度過慢是件很令人頭疼的事,所以呢,作者特地花了一些時間為大家整理了關於mysql查詢速度的最佳化方案,本篇文章全是作者的個人觀點,如有疑問或錯誤歡迎交流並指正,大家一起學習進步。
MySQL 大表的count()最佳化
寫本篇文章也是為了能協助大家解除疑問,迴歸正題,以下是基於我結合B+樹的資料結構和對實驗結果的推測作出的判斷
今天實驗了一下MySQL的count()操作最佳化, 以下討論基於mysql5.7 InnoDB儲存引擎. x86 windows作業系統。
建立的表的結構如下(資料量為100萬):
首先是關於mysql的count(*),count(PK), count(1)哪個快的問題。
實現結果如下:
並沒有什麼區別!加上了WHERE子句之後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,在資料多的時候非常慢。所以要怎麼最佳化呢?
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儲存資料,它的key是主鍵,並且value為整條資料。
對輔助索引來說:key為建索引的列,value為主鍵。
這給我們兩個資訊:
1. 根據主鍵會查到整條資料
2. 根據輔助索引只能查到主鍵,然後必須通過主鍵再查到剩餘資訊。
所以如果要最佳化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);
然後查詢,如:
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,結果又會是怎麼樣呢?
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個字元)的聯合索引,然後看查詢時間。
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!
建立了索引後正常的的樣子:
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,以上是基於我結合B+樹的資料結構和對實驗結果的推測作出的判斷,如果有不足之處,歡迎大家指正。
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