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（nick，other_column）兩個字段做了索引，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nick_n,

那么中間過程會掃描很多重復(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)）：

20155893909060.jpg (532×255)

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，對需要的nick只掃描一次；

兩個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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