有这样的一个需求:select count(distinct nick) from user_access_xx_xx;
这条sql用于统计用户访问的uv,由于单表的数据量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引,
通过查看执行计划,也为全索引扫描,sql在执行的时候,会对整个服务器带来抖动;
root@db 09:00:12>select count(distinct nick) from user_access;
+———————-+
| count(distinct nick) |
+———————-+
| 806934 |
+———————-+
1 row in set (52.78 sec)
执行一次sql需要花费52.78s,已经非常的慢了
现在需要换一种思路来解决该问题:
我们知道索引的值是按照索引字段升序的,比如我们对(nick,other_column)两个字段做了索引,那么在索引中的则是按照nick,other_column的升序排列:
我们现在的sql:select count(distinct nick) from user_access;则是直接从nick1开始一条条扫描下来,直到扫描到最后一个nick_n,
那么中间过程会扫描很多重复的nick,如果我们能够跳过中间重复的nick,则性能会优化非常多(在oracle中,这种扫描技术为loose index scan,但在5.1的版本中,mysql中还不能直接支持这种优化技术):
所以需要通过改写sql来达到伪loose index scan:
root@db 09:41:30>select count(*) from ( select distinct(nick) from user_access)t ;
| count(*) |
+———-+
| 806934 |
1 row in set (5.81 sec)
Sql中先选出不同的nick,最后在外面套一层,就可以得到nick的distinct值总和;
最重要的是在子查询中:select distinct(nick) 实现了上图中的伪loose index scan,优化器在这个时候的执行计划为Using index for group-by ,
需要注意的是mysql把distinct优化为group by,它首先利用索引来分组,然后扫描索引,对需要的nick只扫描一次;
两个sql的执行计划分别为:
优化写法:
root@db 09:41:10>explain select distinct(nick) from user_access-> ;
+—-+————-+——————————+——-+—————+————-| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——————————+——-+—————+————-
| 1 | SIMPLE | user_access | range | NULL | ind_user_access_nick | 67 | NULL | 2124695 | Using index for group-by |
+—-+————-+——————————+——-+—————+————-
原始写法:
root@db 09:42:55>explain select count(distinct nick) from user_access;
+—-+————-+——————————+——-+—————+————-
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——————————+——-+—————+————-
| 1 | SIMPLE | user_access | index | NULL | ind_user_access | 177 | NULL | 19546123 | Using index |
本文标题: 分析MySQL中优化distinct的技巧
本文地址: http://www.cppcns.com/shujuku/mysql/124348.html
有这样的一个需求:select count(distinct nick) from user_access_xx_xx;这条sql用于统计用户访问的uv,由于单表的数据量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引,通过查看执行计划,也为全索引扫描,sql在执行的时候,会对整个服务器带来抖动;root@db 09:00:12>select count(disti...
有这样的一个需求:select count(
distinct
nick) from user_access_xx_xx;
这条sql用于统计用户访问的uv,由于单表的数据量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引,
通过查看执行计划,也为全索引扫描,sql在执行的时候,会对整个服务器带来抖动;
root@db 09:00:12>select count(
distinct
nick) from user_access;
+———————-+
| count(
distinct
nick) |
+———————-+
| 806934 |
+—————
问题:想查询某个表A里面的数据关联的分表B数据,需要查询出A
中
每条数据
中
关联了B
中
多少条数据,还需要查出A关联表C
中
,每条A关联了多少条C
中
的数据。我用的是TP框架,当我直接用count()查询,关联两个表同时查询的时候会出现查询的数据量不正确的问题,具体原因和执行的顺序有关。最后采用的是
DISTINCT
函数查询,测试没有问题但是线上数据比较多就会出问题。所以
优化
了一下写法
原来写法:
SELECT
COUNT(
DISTINCT
C.sexp_id) AS count1,
如何提升自身sql效率,更快得到想要的数据,是每一个使用sql的同学都需要学习和关注的事情。
sql作为面向大众的数据提取工具,除了研发、数据
分析
师,产品经理及业务运营同学也都有应用需求。只要sql无语法错误,保持等待,或长或短都是可以输出结果的。但是在数据量庞大或数据逻辑复杂时,或碰上线上资源紧张,或者好不容易等了3小时、结果发现数据有点异常需要修改后重跑,不知道有没有同学有相同的经历。