为什么mysql中的select查询速度如此之慢？

表模式

数据库引擎是MyISAM

提交（约500000000行）
id（int）-PK（索引）
项目标识（int）-FK[项目->标识]（索引）
提交者id-FK[用户->id]（索引）

项目（约3200万行）
id（int）-PK（索引）

用户（约12000000行）
id-PK（索引）

---

解释

SELECT COUNT(*) 
FROM commits 
WHERE committer_id = 30351173

上述查询在10秒内完成。

SELECT project_id , COUNT(*) as commit_count
FROM commits
WHERE committer_id = 30351173
GROUP BY project_id

但是，上述查询未在2小时内完成（7200秒）

提交中的
项目id是完整的索引列，但速度太慢

为什么会这样

Q）如何加快第二次查询的速度？


附加的

SELECT project_id , COUNT(*) AS commit_count
FROM commits
WHERE committer_id = 1891264
GROUP BY project_id

我查询另一个
committer\u id
是否已完成15秒。

SELECT project_id , COUNT(*) as commit_count
FROM commits
WHERE committer_id = 30351173
GROUP BY project_id

附加-2

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM commits WHERE committer_id = 30351173

输出


输出

这是因为

分组

声明

SQL Server必须检查表中的每一行

项目id上的索引可能会解决此问题

alter table提交添加索引（提交者id）
 您应该尝试一种覆盖索引，如

为什么？
您的查询：


从表中选择
project\u id
选择使用
committer\u id
使用
project\u id

通过在常量
where
子句（此处为
committer\u id
）位于第一个位置的位置创建索引，您可以让MySQL在访问表之前快速将涉及的记录归零。一旦有了这些记录，MySQL就可以开始工作了但是如果索引中还有用于分组的信息，即
project\u id
，MySQL甚至可以在访问表之前开始分组数据。最后，如果all索引上也存在其他信息（这里已经完成了，因为它与
WHERE
使用的信息相同），MySQL根本不需要访问该表。按此顺序提供此信息的索引是此查询的覆盖索引

当然，这是更有利的，相对于完整表行，您使用的数据越小；显然，如果您有一个100 GB的表和一个75 GB的索引，那么性能增益很小。如果您有一个100 GB的表和1 GB的索引，您将获得一个巨大的胜利。特别是当1GB索引上的查询基数较低时（例如，提交者只负责1%的数据）。然后，您将读取10MB的数据，而不是100GB的数据，并且您不会相信性能的提高

获得索引后，您将执行以下操作：

SELECT project_id , COUNT(1) AS commit_count
    FROM commits
    WHERE committer_id = 1891264
GROUP BY project_id

这应该只在索引上运行

我说，试试看，因为维护索引也要付出代价。这种情况很可能是您加快了这个SELECT查询的速度，代价是降低了插入和更新的速度，因为它们需要管理索引和表

顺便说一句，通过使用COUNT（1），查询将不会显示在
grep
搜索中，从而允许关注带有重要星号的查询


此外，当您进行此类测试时，请记住执行以下操作：


对慢速id的测试
在不同的id上进行测试
使用稍有不同的查询（例如，添加AS..alias）在slow_id上再次测试

第三个测试的原因是，在运行第一个查询时，MySQL还将加载池中的数据（如果使用InnoDB，则不加载），以及RAM中的数据，因此第二个查询可能会更快，因为池、内存和任何I/O缓存都已启动。如果是这样的话，第三个查询也会运行得更快，当然，如果它可以与第二个查询相媲美的话，“这个查询很慢”的问题将被揭示为一个工件

但由于查询是缓存的，所以您希望再次获取相同的数据，而不是从缓存中提取结果。因此，第三个查询需要稍有不同才能丢弃缓存。否则，您将看到一个非常快速的查询，而实际上它不是

（1） 这是如果您运行快速测试。否则，性能测试要比这复杂得多；Percona博客上有几篇关于这个主题的文章。
真正重要的专栏是
committer\u id
。有索引吗？你把条件加进去了！为提交者id添加一个索引，它应该会加快速度。此外，相对于
COUNT（*）
，您还可以计算每一行的唯一标识符，如果存在的话-认为您有
id
？是的<代码>提交者id

是索引（BTREE）列。外键用户->idPut

解释
在
之前选择
并将输出粘贴到此处。谢谢。OP使用的是MySQL，而不是SQL Server。无论如何，
WHERE
子句很可能是此处的关键部分，这意味着
committer\u id
列上的索引对您的答复至关重要。我会尽力让你知道结果。
SELECT project_id , COUNT(1) AS commit_count
    FROM commits
    WHERE committer_id = 1891264
GROUP BY project_id