Question

查询很简单，如下所示：

select count(1) from ec_account a join ec_card b on a.id = b.AccountId

ec_account和ec_card中有250万行。（InnoDB）

这是执行计划：

execution plan

你看，

它已经添加了索引并使用了它，但是查询仍然耗费了大约60秒，有没有办法可以优化它，除了更改数据库（mariadb据我所知没有这样的阻塞点。）

这里是表DDL，ec_ccount：

CREATE TABLE `ec_account` (
  `Id` varchar(64) NOT NULL,
  `AccountType` varchar(32) NOT NULL,
  `Name` varchar(32) NOT NULL,
  `Status` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
  `IDCardType` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `IDCardNo` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `Password` varchar(256) DEFAULT NULL,
  `PasswordHalt` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `Sex` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `BirthDay` datetime NOT NULL,
  `Mobile` varchar(16) DEFAULT NULL,
  `Address` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `Linkman` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `LinkmanRelation` varchar(16) DEFAULT NULL,
  `LinkmanTel` varchar(16) DEFAULT NULL,
  `Remark` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `Nationality` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `Nation` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `MaritalStatus` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `NativePlace` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `Occupation` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `BloodType` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `Education` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `LinkmanAddress` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `HomeAddress` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `Email` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `CompanyName` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `CompanyAddress` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `CompanyTel` varchar(16) DEFAULT NULL,
  `Creator` char(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `CreateTime` datetime NOT NULL,
  `LastModifier` char(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `LastModifyTime` datetime DEFAULT NULL,
  `Avatar` longblob,
  PRIMARY KEY (`Id`),
  KEY `IX_Name` (`Name`) USING HASH,
  KEY `Idx_IDCard_Account` (`IDCardType`,`IDCardNo`) USING HASH,
  KEY `Idx_Mobile` (`Mobile`) USING HASH,
  KEY `Idx_CreateTime` (`CreateTime`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

和ec_card：

CREATE TABLE `ec_card` (
  `Id` char(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
  `AccountId` varchar(64) NOT NULL,
  `CardType` varchar(32) NOT NULL,
  `CardNo` varchar(32) NOT NULL,
  `Status` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
  `IsPasswordAuth` tinyint(1) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`Id`),
  UNIQUE KEY `Idx_Unique_AccountId_CardType` (`AccountId`,`CardType`) USING HASH,
  UNIQUE KEY `Idx_Unique_CardType_CardNo` (`CardType`,`CardNo`) USING HASH,
  KEY `Idx_Uniques_AccountId` (`AccountId`) USING BTREE,
  CONSTRAINT `FK_ec_card_ec_account_AccountId` FOREIGN KEY (`AccountId`) REFERENCES `ec_account` (`Id`) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Answer 1

并非没有从根本上改变查询。

您的查询没有条件！它从ec_card中选择所有250万行，以及ec_account中的每个匹配行。从磁盘读取所有这些数据并通过网络发送是瓶颈;如果不改变查询的内容，就无法改变它。

Answer 2

使用相关子查询尝试它。这可能会有所帮助：

select count(1) from ec_account a where exists (select * from ec_card b 
where b.AccountId=a.id)

此外，除了索引以下策略通常有帮助：
- 非规范化 - 缓存结果
- 使用NoSQL数据库

Answer 3

以下是解决方法。我认为它会运行得更快，并得到相同的结果。

计算ec_account的总数：

SELECT count(1) AS total_count FROM ec_account;
计算ec_account中存在但ec_card中不存在的记录数量：

SELECT count(1) AS missing_count
FROM ec_account a LEFT JOIN ec_card b on a.id = b.AccountId
WHERE b.AccountId IS NULL;
匹配计数= total_count - missing_count

这里的核心问题是你将两个大表组合在一起，需要大量内存，显然需要很长时间才能完成。

如何优化mysql查询，即使它已经使用了索引

3 个答案: