以简化繁解决性能问题

最近系统出了一点问题。在客户那边，因为系统的用户规模的变大，历史数据变得特别大。十来天的数据就有上千万了。系统本身就是一个准实时系统，响应要求较高。但是有个数据库操作却需要化4分钟多。客户没法接受了。这个操作是通过一个存储过程来做的。模拟了一个环境，测试了一下，发现是其中的一个查询特别费时。

       语句很简单：select count(*) into @totalCount from A where ( condition1 or conditon2) and condition3  and condition4

       表A的数量大概是一千五百万，查询语句的结果是6000多。查了查，该有的索引都有了。

用的是MySQL的InnoDB。对于InnoDB来说，上千万的数据确实是多了。需要从SQL语句本身来优化确实很不容易了。但是这个语句的问题也很明星，条件or很扎眼。肯定有问题。改一下：

      select count(*) into @a from A where condition1 and condition3 and condition4;

      select count(*) into @a from A condition2 and condition3 and condition4;

      set @totalCount=@a+@b;

 

效果很明显，只需5秒多就出来了。

 

有时使用几个简单的语句可能比复杂的一条语句更有效。这个当然得看数据库。最好是测试一些。

 

在这种还想起了MySQL一个让很多人头疼的问题：就是count的速度问题。当count的数据量很大时，InnoDB的速度确实很不敢恭维。在数据库端确实也没有什么特别好的解决方法。既然在数据库端没法解决，那能不能在应用端解决呢。因为MySQL对SQL语句的执行是单CPU的，而现在机器都有多颗CPU，能不能把count语句按一定的条件分成多个语句进行并发查询，然后再把结果相加呢。Java自1.5版本加了concurrent包之后，对于并发编程已经是相当简单了。可以试试。当然在实际应用中还要考虑另一个问题：数据库连接数的问题，并发查询语句多了，连接数自己就增加了。有没有效果，还得看具体应用。