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有如許的一個需求：select count(distinct nick) from user_access_xx_xx;
這條sql用於統計用戶拜訪的uv，因為單表的數據量在10G以上，即便在user_access_xx_xx上加上nick的索引，
經由過程檢查履行籌劃，也為全索引掃描，sql在履行的時刻，會對全部辦事器帶來發抖；
root@db 09:00:12>select count(distinct nick) from user_access; +———————-+ | count(distinct nick) | +———————-+ | 806934 | +———————-+ 1 row in set (52.78 sec)
履行一次sql須要消費52.78s，曾經異常的慢了
如今須要換一種思緒來處理該成績：
我們曉得索引的值是依照索引字段升序的，好比我們對（nick，other_column）兩個字段做了索引，那末在索引中的則是依照nick，other_column的升序分列：
我們如今的sql：select count(distinct nick) from user_access;則是直接從nick1開端一條條掃描上去，直到掃描到最初一個nick_n,
那末中央進程會掃描許多反復的nick，假如我們可以或許跳過中央反復的nick，則機能會優化異常多（在oracle中，這類掃描技巧為loose index scan，但在5.1的版本中，mysql中還不克不及直接支撐這類優化技巧）：
所以須要經由過程改寫sql來到達偽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中先選出分歧的nick，最初在裡面套一層，便可以獲得nick的distinct值總和；
最主要的是在子查詢中：select distinct(nick) 完成了上圖中的偽loose index scan，優化器在這個時刻的履行籌劃為Using index for group-by ，
須要留意的是mysql把distinct優化為group by，它起首應用索引來分組，然後掃描索引，對須要的nick只掃描一次；
兩個sql的履行籌劃分離為：
優化寫法：
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 |
