可以通过where条件和limit语句来限制数据的范围。 SELECTgroup_field,COUNT(*)FROMtable_nameWHEREconditionGROUPBYgroup_fieldLIMIT100; 1. 3. 使用临时表 对于较大的数据量,可以考虑使用临时表来存储中间结果,减少每次查询的计算量。 CREATETEMPORARYTABLEtemp_table_nameASSELECTgroup_field,COUNT(*)FROMtable_nameGROUP...
我们来具体分析下，因为group by此次是按dir_id文件夹id进行分组的，而dir_id刚好可以用上dir_id和uid建立的联合索引uniq_dir_id，并且索引是有序的，这样mysql在扫描索引的时候，就是一个文件夹id的索引数据扫描完成后，再次去扫描下一个文件夹id的索引数据，扫描的同时会对该文件夹id的count值进行累加。 这样...
综合考虑以上优化策略，结合实际情况逐步尝试，可以帮助提高对于包含6000万行数据的表进行 GROUP BY COUNT ...
我们来具体分析下,因为group by此次是按dir_id文件夹id进行分组的,而dir_id刚好可以用上dir_id和uid建立的联合索引uniq_dir_id,并且索引是有序的,这样mysql在扫描索引的时候,就是一个文件夹id的索引数据扫描完成后,再次去扫描下一个文件夹id的索引数据,扫描的同时会对该文件夹id的count值进行累加。 这样一个文...
使用索引的情况下如何优化千万级count group by查询 在了解完group by语句的执行逻辑后,我对线上的sql进行了分析,发现线上的sql的group by列是属于已经使用了索引的情况。那为啥还会慢呢? Pasted image 20231114181147.png 因为即使是使用了索引,group by的过程还是会有扫描索引和进行累加的过程,由于扫描的数据量太...
MySQL优化之Group by Count(*) 一、概述 在数据库中,Group by是一种常见的数据聚合操作,用于将数据按照指定的列进行分组,并对每个分组进行计数。例如,我们可以使用Group by来统计每个城市的用户数量、每个商品的销售数量等。然而,当数据量较大时,Group by操作可能会变得非常耗时,影响查询性能。本文将介绍一些优化Gr...
我们来具体分析下,因为group by此次是按dir_id文件夹id进行分组的,而dir_id刚好可以用上dir_id和uid建立的联合索引uniq_dir_id,并且索引是有序的,这样mysql在扫描索引的时候,就是一个文件夹id的索引数据扫描完成后,再次去扫描下一个文件夹id的索引数据,扫描的同时会对该文件夹id的count值进行累加。这样一个文件...
1、优化结论 COUNT(*)和COUNT(1)对于innodb性能一样没有区别,MyISAM 不带where条件时count(*)会更快 详见https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/aggregate-functions.html COUNT(*)会选择最小的非主键索引,不存在则使用主键 COUNT(字段)会排除为null的行,count(*)不会排除 ...
ORDER BYcount descSELECT user_id,count(*) as count from prize_numbers where user_id > 0 GROUP BY user_id ORDER BY count...