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InnoDB count(*) 加速优化方案

【 作者:benny 更新时间:2013-11-06 | 字体:
[导读]1. cover index :where 条件后所有用到的column放在一起<<,做一个联合索引<。且过滤性强的column放联合索引的最左。2. trigger + statistic table: 维护一个计数静态表<,所有count(*) 通通走静态表,静态表的数据通过...

众所周知InnoDB count(*)非常慢,但是偶尔确实需要使用,于是benny提供了一些优化方案<。

1. cover index :where 条件后所有用到的column放在一起,做一个联合索引<<。且过滤性强的column放联合索引的最左<<。
2. trigger + statistic table: 维护一个计数静态表,所有count(*) 通通走静态表,静态表的数据通过trigger 由源表触发更新<<。
3. memcache:将count(*) 结果维护在cache中<。并使用lazy-load的方式加载更新<。更新频度看你的需求而定<。

一般采用二级索引去count:
比如:id 是pk aid是secondary index
采用
select count(*) from table where id >=0;

select count(*) from table;
效果是一样的,都是默认使用pk索引,且都要全表扫描,虽然第一种性能可能高一些,但是没有明显区别.
但是如果用secondary index
select count(*) from table where aid>=0;
则会快很多.
那么<,为什么用 secondary index 扫描反而比 primary key 扫描来的要快呢?我们就需要了解innodb的 clustered index 和 secondary index 之间的区别了<。
innodb 的 clustered index 是把 primary key 以及 row data 保存在一起的,而 secondary index 则是单独存放<,然后有个指针指向 primary key。因此<,需要进行 count(*) 统计表记录总数时<,利用 secondary index 扫描起来<,显然更快<<。而primary key则主要在扫描索引<<,同时要返回结果记录时的作用较大

原文:http://www.chinawobo.com/db/mysql-db/innodb-count-function-optimize/

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