mysql 作为一款非常优秀的免费数据库被广泛的使用，平时我们开发的项目数据过百万的时候不多。最近花了大量的时间来深入的研究mysql百万级数据情况下的优化。 遇到了很多问题并解决了他们，特此分享给大家。欢迎提出您的宝贵意见！
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测试环境
数据总数 300万条 占用磁盘空间 1G 左右
数据结构
表1 news [ 文章表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ]
-----------------------------------------------------
idint11主键自动增加
cateint11索引
titlevarchar200标题(便于基础搜索做了索引)
contenttext文章正文
dateint11文章发布时间(时间戳形式)
表2 cate [ 文章分类表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ]
-----------------------------------------------------
cate_idint11主键自动增加
cate_namevarchar200文章标题
查询总数
myIsam 引擎下
select count(*) as total from news
//耗时 0.001秒 极快
//带上条件
select count(*) as total from news where cate = 1
耗时 0.046秒 可以接受的速度
innodb 引擎下
select count(*) as total from news
//耗时 0.7秒 很慢
select count(*) as total from news where cate = 1
耗时 0.7秒 很慢
为什么2种引擎查询速度相差这么大？
InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。
MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。
注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上where col 条件。其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列。这样查询时速度会很快。就是可以避免全表扫描。
总结
mysql 在300万条数据（myisam引擎）情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件（正确设置索引）运行时间正常。对于经常进行读取的数据我们建议使用myIsam引擎。
