以下是基于我結(jié)合B+樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的推測作出的判斷，如有錯(cuò)誤，懇請指正！

今天實(shí)驗(yàn)了一下MySQL的count()操作優(yōu)化, 以下討論基于mysql5.7 InnoDB存儲引擎. x86 windows操作系統(tǒng)。

創(chuàng)建的表的結(jié)構(gòu)如下（數(shù)據(jù)量為100萬）：

首先是關(guān)于mysql的count(*)，count(PK), count(1)哪個(gè)快的問題。
實(shí)現(xiàn)結(jié)果如下：

并沒有什么區(qū)別！加上了WHERE子句之后3個(gè)查詢的時(shí)間也是相同的，我就不貼圖片了。

之前在公司的時(shí)候就寫過一個(gè)select count(*) from table的SQL語句，在數(shù)據(jù)多的時(shí)候非常慢。所以要怎么優(yōu)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(jié)點(diǎn)上存儲數(shù)據(jù)，它的key是主鍵，并且value為整條數(shù)據(jù)。
對輔助索引來說：key為建索引的列，value為主鍵。

這給我們兩個(gè)信息：
1. 根據(jù)主鍵會查到整條數(shù)據(jù)
2. 根據(jù)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(yōu)化count(*)操作的話，我們需要找一個(gè)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(shí)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(jié)果又會是怎么樣呢？
先建立索引: alter table test1 add index (str)
結(jié)果如下：

可以看到，時(shí)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(diǎn)做個(gè)實(shí)驗(yàn)，我把status這列的索引刪掉，建立一個(gè)status和left(omdb,200)(這一列平均1000個(gè)字符)的聯(lián)合索引，然后看查詢時(shí)間。
建立索引： alter table test1 add index (status,omdb(200))
結(jié)果如下：

時(shí)間為1.172s

alter table test1 add index (status,imdbid);

補(bǔ)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(shù)，!=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(jié)合B+樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的推測作出的判斷，如有錯(cuò)誤，懇請指正！

到此這篇關(guān)于MySQL 大表的count()優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 大表count()優(yōu)化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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