Mysql SELECT查询表结构的Brighthouse优化

我有一个在MySQL->中包含数百万条记录的表，使用wiki页面中的注释导入Infobright，没问题

下面是表格语法

CREATE TABLE `myTable` (
  `a` varchar(255) COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  `b` varchar(255) COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
  `c` bigint(20) NOT NULL,
  `d` bigint(20) NOT NULL,
  `e` int(10) NOT NULL
) ENGINE=BRIGHTHOUSE

现在，我需要运行一个select查询450次，每次使用一个不同的“a”作为约束：

SELECT d,e FROM `myTable` WHERE a = 'myString';

目标是加快调用所有查询的总时间。 但我有问题。当我运行select查询大约450次时，平均需要 每次查询0.52秒

然而，当我通过MySQL运行它时，每次查询大约需要1.7毫秒

我怎样才能优化它以击败MySQL时间？ 是否需要我使用'IN'子句，而不是'='并在d，e的顶部额外选择'a'呢？ 例如：

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Infobright擅长处理数字数据（特别是在查询条件方面）。它们不支持传统的BTREE索引，因为它们使用“知识网格”元数据系统。当您运行

其中a='myString'

时，您将强制引擎打开每个packrow（通常每个packrow有50000行数据），并对每个记录进行字符串比较

MySQL确实支持BTREE索引，这将为您在这里提到的基于文本的查询条件提供更好的性能。假设您已经说过需要运行450次查询，那么我将假设您至少有450个“a”的唯一值

如果您有一个这样的文本列，其中包含一组非常小的唯一值（例如……某种状态指示器），那么将该列定义为查找列将大大有助于您

`a` varchar(255) COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL COMMENT 'lookup'

注意：这种表设置为低基数列提供了最佳性能，最好为varchar（）分配较小的大小，而不是255

对于这组查询，您最好还是坚持使用MySQL，或者在Infobright中重新处理数据以将这些值转换为数字数据

因为这个问题已经问了4个月了，我只是把它贴出来，作为其他偶然发现它的人的参考

`a` varchar(255) COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL COMMENT 'lookup'