分析MySQL中優(yōu)化distinct的技巧
有這樣的一個(gè)需求:select count(distinct nick) from user_access_xx_xx;
這條sql用于統(tǒng)計(jì)用戶訪問的uv,由于單表的數(shù)據(jù)量在10G以上,即使在user_access_xx_xx上加上nick的索引,
通過查看執(zhí)行計(jì)劃,也為全索引掃描,sql在執(zhí)行的時(shí)候,會(huì)對(duì)整個(gè)服務(wù)器帶來抖動(dòng);
root@db 09:00:12>select count(distinct nick) from user_access; +———————-+ | count(distinct nick) | +———————-+ | 806934 | +———————-+ 1 row in set (52.78 sec)
執(zhí)行一次sql需要花費(fèi)52.78s,已經(jīng)非常的慢了
現(xiàn)在需要換一種思路來解決該問題:
我們知道索引的值是按照索引字段升序的,比如我們對(duì)(nick,other_column)兩個(gè)字段做了索引,那么在索引中的則是按照nick,other_column的升序排列:
我們現(xiàn)在的sql:select count(distinct nick) from user_access;則是直接從nick1開始一條條掃描下來,直到掃描到最后一個(gè)nick_n,
那么中間過程會(huì)掃描很多重復(fù)的nick,如果我們能夠跳過中間重復(fù)的nick,則性能會(huì)優(yōu)化非常多(在oracle中,這種掃描技術(shù)為loose index scan,但在5.1的版本中,mysql中還不能直接支持這種優(yōu)化技術(shù)):

所以需要通過改寫sql來達(dá)到偽loose index scan:
root@db 09:41:30>select count(*) from ( select distinct(nick) from user_access)t ; | count(*) | +———-+ | 806934 | 1 row in set (5.81 sec)
Sql中先選出不同的nick,最后在外面套一層,就可以得到nick的distinct值總和;
最重要的是在子查詢中:select distinct(nick) 實(shí)現(xiàn)了上圖中的偽loose index scan,優(yōu)化器在這個(gè)時(shí)候的執(zhí)行計(jì)劃為Using index for group-by ,
需要注意的是mysql把distinct優(yōu)化為group by,它首先利用索引來分組,然后掃描索引,對(duì)需要的nick只掃描一次;
兩個(gè)sql的執(zhí)行計(jì)劃分別為:
優(yōu)化寫法:
root@db 09:41:10>explain select distinct(nick) from user_access-> ; +—-+————-+——————————+——-+—————+————-| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | 1 | SIMPLE | user_access | range | NULL | ind_user_access_nick | 67 | NULL | 2124695 | Using index for group-by | +—-+————-+——————————+——-+—————+————-
原始寫法:
root@db 09:42:55>explain select count(distinct nick) from user_access; +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +—-+————-+——————————+——-+—————+————- | 1 | SIMPLE | user_access | index | NULL | ind_user_access | 177 | NULL | 19546123 | Using index |
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