如何优化大多数出现的值（亿万行）的检索
我正在尝试从包含数亿行的SQLite表中检索一些最常出现的值。
到目前为止，查询可能如下所示：
SELECT value, COUNT(value) AS count FROM table GROUP BY value ORDER BY count DESC LIMIT 10
该value字段上有一个索引。
但是，使用ORDER BY子句，查询会花费很多时间，我从未见过它的结尾。
可以采取什么措施来大幅度改善对如此大量数据的此类查询？
我试图添加一个HAVING子句（例如：HAVING count> 100000）以减少要排序的行数，但是没有成功。
请注意，我不太在意插入所需的时间（它仍然需要合理，但是优先级会给予选择），因此我对建议在插入时进行计算的解决方案开放…
提前致谢，
问题答案：
1）创建一个新表，每个唯一的“值”和“ count”将在其中存储一行，在count列上放置一个降序索引
2）在原始表中添加一个触发器，在其中维护该新表（插图并更新）以增加/减少计数。
3）在此新表上运行查询，由于计数索引递减，该新表将快速运行
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问题内容： 我有以下查询： 分析表有6000万行，而交易表有3M行。 在此查询上运行时，我得到： 我已经不知道如何优化此查询了，因为它已经非常基础了。运行此查询大约需要70秒钟。 以下是存在的索引： 根据建议，在添加任何额外索引之前简化了两个表的架构，因为这并不能改善情况。 如果以上无法进一步优化。关于汇总表的任何实施建议都将非常有用。我们正在AWS上使用LAMP堆栈。上面的查询正在RDS（m1.
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注意：我无法访问与此问题相关的源代码/数据库。这两个表位于不同的服务器上。 我在一家第三方公司工作，该公司的系统与我们自己的系统集成。他们有一个运行类似这样的查询； 它在
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问题1[主]:是否可以优化？ 我尝试过：避免使用非常大的数字的操作。所以我决定使用辅助数据。例如，我将转换为，其中。 问题：但是似乎比快十倍。这里是我的测试：