MySQL：选择查询性能问题

Question

我们在选择查询时面临与性能相关的问题。 我们有报告表，其中包含大约2千万 （2000万）的记录。

当我们执行简单计数（*）从检查计数时，它花费超过1分钟来显示结果。

这是关于mysql，服务器和查询的信息

系统信息

  OS             : Debian 6.0.7
  Model          : AMD Opteron(tm) Processor 6172
  cpu MHz        : 2100.154
  cache size     : 512 KB
  processor      : 2

Memory       total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:         16083       6335       9747          0        153       5323

Mysql信息

mysql  Ver 14.14 Distrib 5.1.66, for debian-linux-gnu (x86_64) using readline 6.1

my.conf设置

 key_buffer              = 16M
  max_allowed_packet      = 16M
  thread_stack            = 192K
  thread_cache_size       = 8
  max_connections        = 1000
  table_cache            = 128
  innodb_buffer_pool_size = 3G
  query_cache_limit       = 512M
  query_cache_size        = 3G

mysql> select count(*) from reports;
+-----------+
|  count(*) |
+-----------+
|  23311587 |
+-----------+
1 row in set (67.07 sec)

DB engine : Innodb 。

编辑：使用索引执行查询而不使用索引

mysql> select count(id) from Reports USE INDEX(PRIMARY);

+-----------+
| count(id) |
+-----------+
|  17835433 |
+-----------+
1 row in set (55.56 sec)

mysql> 
mysql> select count(id) from Reports;

+-----------+
| count(id) |
+-----------+
|  17835433 |
+-----------+
1 row in set (55.65 sec)

我正在努力解决性能问题，有谁能帮助我提高表的性能？

Answer 1

看看这个

试试吧

SELECT COUNT(coupon_id) FROM coupon USE INDEX (PRIMARY);

coupon_id是优惠券表中的主键

Answer 2

这是因为您使用的是InnoDB。

InnoDB表在简单的count（*）查询上很慢，因为它需要对其执行全表扫描。

您可以通过使用PRIMARY索引来提高此查询的性能。

select count(reportId) from reports USE INDEX(PRIMARY);

这里真正的问题是：你需要经常执行这种查询吗？ 大多数情况下，你会使用WHERE子句进行计数，在给定正确的索引的情况下，它应该运行得很好

Answer 3

您可以在所需列上使用索引。

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/mysql-indexes.html

Answer 4

MySQL通过实际查看数据来执行count(*) 。 如果您有主键索引，它将扫描主键索引以获取结果，而不是原始数据。 令我印象深刻的是，你的系统性能如此一致，以至于同一操作在一种情况下需要55.56秒而在另一种情况下需要55.65秒 - 差异不到半个百分点。

执行扫描需要将索引加载到内存中。 如果索引不适合内存，则需要更长时间。 检查系统内存配置，确保一次可以容纳1700万条记录。 唉，我并不是非常熟悉配置MySQL的所有参数，但是在具有16 GB内存和3Gbytes缓冲池的机器上，应该有足够的内存。

如果此类查询的性能很重要，您可能需要考虑其他选项。 对具有1700万行的表进行即席查询需要时间。 如果您需要速度性能，请考虑采用数据集市方法，以解决大多数用户问题的方式提取和汇总数据。