以下は、B+ ツリーのデータ構造と実験結果からの推測に基づいた私の判断です。間違いがあればご指摘ください。 今日は、MySQL count() 操作の最適化を試しました。以下の説明は、MySQL 5.7 InnoDB ストレージ エンジンと x86 Windows オペレーティング システムに基づいています。 作成されたテーブルの構造は以下のとおりです(データ量は100万です)。 まず、MySQLのcount(*)、count(PK)、count(1)のうちどれが速いのかという疑問があります。 違いはありません! WHERE句を追加した後は、3つのクエリにかかる時間も同じなので、写真は掲載しません。 以前会社で働いていたとき、 これは InnoDB インデックスから始まります。InnoDB インデックスは B+Tree です。 主キー インデックスの場合: リーフ ノードにのみデータを格納し、キーは主キー、値はデータ全体です。 これにより、次の 2 つの情報が得られます。 したがって、count(*) 操作を最適化したい場合は、短い列を見つけて、その列のセカンダリ インデックスを作成する必要があります。 まずインデックスを作成します: クエリ時間が 3.35 秒から 0.26 秒に短縮され、クエリ速度が13 倍近く向上したことがわかります。 インデックスが ご覧のとおり、時間は 0.422 秒で、これも非常に高速ですが、それでも もっと大胆に、実験してみます。 タイムは1.172秒 テーブル test1 を変更し、インデックス (status,imdbid) を追加します。 補充してください! ! key_len が 6 であり、Extra の説明でインデックスが使用されていることがわかります。 インデックスが失敗した場合: 関数の使用や != 演算など、インデックスが無効になる状況は多数あります。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 MySQL について深く勉強したわけではなく、上記は B+ ツリーデータ構造に基づく私の判断と実験結果の推測に基づいています。間違いがあればご指摘ください。 これで、大規模な MySQL テーブルに対する count() の最適化された実装に関するこの記事は終了です。大規模な MySQL テーブルに対する count() の最適化に関する関連コンテンツの詳細については、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、次の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。 以下もご興味があるかもしれません:
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