MySQL 百万级数据统计性能差：count(*) 是罪魁祸首？如何优化？

提问：mysql 百万级数据统计性能较差

问题描述：

使用以下 SQL 语句统计 29 万条数据的表 t_order_old，执行时间长达 13.96 秒。询问这样的执行时间是否正常，以及是否存在进一步优化的可能。

解答：

count(*) 的性能开销

使用 count(*) 统计大数据表时，性能往往比较低。这是因为：

• count(*) 会扫描整个表，导致 I/O 开销较大。
• count(*) 不会利用索引，只能通过全表扫描逐行统计。

优化建议：

• 使用索引统计：针对需要统计的字段创建索引，然后使用 count(column) 代替 count(*)，这样可以利用索引加速统计。
• 维护统计表：建立一个包含统计数据的单独表，定期更新表的数据以保持准确。这样可以在需要时快速查询统计信息，而无需对主表进行全表扫描。
• 使用触发器维护统计数据：在主表上创建触发器，在数据更新时自动更新统计表。这样做可以确保统计信息始终是最新的，并避免全表扫描带来的性能开销。
• 使用 EXPLaiN 分析查询：执行 EXPLAIN select count(*) FROM t_order_old“ 语句，可以了解查询的执行计划，并找出潜在的性能瓶颈。