场景：
一张总表中，进行统计某个用户发文章的数据量。其中统计到400多W条数据。
优化：
总表X字段已经做过索引。其中x字段是int(11).
查询：
select count(*) from alltable where x = 1;
结果：
基本上都是20秒以上。
explain:
explain select count(*) from alltable where x = 1;
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | alltable | ref | x | x | 5 | const | 4030933 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+请问一下。这个是怎么回事？
一张总表中，进行统计某个用户发文章的数据量。其中统计到400多W条数据。
优化：
总表X字段已经做过索引。其中x字段是int(11).
查询：
select count(*) from alltable where x = 1;
结果：
基本上都是20秒以上。
explain:
explain select count(*) from alltable where x = 1;
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | alltable | ref | x | x | 5 | const | 4030933 | Using where; Using index |
+----+-------------+---------+------+---------------+--------+---------+-------+---------+--------------------------+请问一下。这个是怎么回事？
Timing is on.
test=# select count(1) from tbl_analyze;
count
----------
10230251
(1 row)Time: 2096.391 ms
test=#
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| alltable | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | NULL | NULL | NULL | | BTREE | |
| alltable | 1 | x | 1 | x | A | 1 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
2、看看你所创建的索引。
如果大多都一样，思路反向测试下
方法一：select （select count(*) from alltable）-count（*） from alltable where x <> 1;
或者使用sum
方法二：select sum（if（x=1,1,0）） from alltable ;
还可以使用count不统计null的方式实现
方法三：select count（x=1 or null） from alltable ;
因我这里没环境，你可以测试下这三种方式的效率
count（*）在mysql中不会扩展成所有列的，他会忽略所有列统计所用行数
先把每个用户截止于今天凌晨之前的发表文章数计算出来
这个记录可以每日用event 去计算 放在一张临时表 x字段加上索引、
比如x =1 在 <2013-05-20 00:00:00 总数是 188
今天发表文章数 是 10总的就是 188+10
而实时去查询
select count(*) from alltable where x = 1 and create_time>=curdate();
要是 create_time 有索引的话效率是不慢的。