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于mysql查詢速度的優化方案，本篇文章全是作者的個人觀點，如有疑問或錯誤歡迎交流并指正，大家一起學習進步。
MySQL 大表的count()優化
相關mysql視頻教程推薦：《mysql教程》
寫本篇文章也是為了能幫助大家解除疑問，回歸正題，以下是基于我結合B+樹的數據結構和對實驗結果的推測作出的判斷
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，如果有不足之處，歡迎大家指正。
相關文章：
