如何通过“分组依据”和“位置”加快“选择计数（*）”？

Question

如何加快select count(*)用group by？
它太慢并且经常使用。
我用很大的麻烦select count(*)，并group by具有300多万行的表。

select object_title,count(*) as hot_num   
from  relations 
where relation_title="XXXX"   
group by object_title

Relation_title ， object_title 为varchar。 其中Relation_title =’XXXX’
，返回超过1,000,000行，导致 object_title 上的索引 无法正常工作。

Answer 1

为了提高难度，我尝试了以下几种方法：

（更轻松） - 确保您具有正确的覆盖指数

CREATE INDEX ix_temp ON relations (relation_title, object_title);

在给定现有架构的情况下，这应该使性能最大化，因为（除非您的mySQL优化器版本真的很笨！）它将最小化满足查询所需的I /
O数量（与索引相反的情况不同，即整个索引必须进行扫描），它会覆盖查询，因此您无需触摸聚簇索引。

（稍微难一点）-确保您的varchar字段尽可能小

MySQL上使用varchar索引的性能挑战之一是，在处理查询时，字段的完整声明大小将被拉入RAM。因此，如果您具有varchar（256），但仅使用4个字符，则在处理查询时，您仍然需要支付256字节的RAM使用量。哎哟!
因此，如果您可以轻松缩小varchar限制，则可以加快查询速度。

（更难）-标准化

您有30％的具有单个字符串值的行显然可以正常化到另一个表中，因此您不会将字符串重复数百万次。考虑将其标准化为三个表，并使用整数ID将它们联接。

在某些情况下，您可以在幕后进行归一化，并使用与当前表名称匹配的视图隐藏归一化…然后，您只需要使INSERT / UPDATE /
DELETE查询知道该归一化，但可以不理会SELECTs 。

（最困难）-散列字符串列并为哈希索引

如果规范化意味着更改太多代码，但是您可以稍微更改架构，则可能要考虑为字符串列创建128位哈希（使用MD5函数）。在这种情况下（与规范化不同），您不必更改所有查询，而只需更改INSERT和某些SELECT。无论如何，您将需要对字符串字段进行哈希处理，然后在哈希表上创建索引，例如

CREATE INDEX ix_temp ON relations (relation_title_hash, object_title_hash);

请注意，您将需要使用SELECT来确保通过哈希索引进行计算，而不要拉入聚集索引（需要解析object_title的实际文本值才能满足查询）。

另外，如果relationship_title具有较小的varchar大小，但对象标题具有较大的大小，则可能仅散列object_title并在上创建索引(relation_title, object_title_hash)。

请注意，仅当这些字段中的一个或两个相对于哈希值的大小很长时，此解决方案才有用。

还要注意，由于小写字符串的哈希值与大写字符串的哈希值不同，因此哈希值会引起有趣的区分大小写/排序规则的影响。因此，您需要确保对字符串进行规范化之后再对它们进行哈希处理-
换句话说，如果您在不区分大小写的数据库中，则仅对小写字母进行哈希处理。您还可能需要从头或尾开始修剪空格，具体取决于数据库处理前导/尾随空格的方式。