千万级数据 MySQL 中求和查询性能优化：如何高效处理多列统计？

千万级数据 MySQL 中求和查询性能优化

在千万级数据量的情况下，统计多列求和会遇到性能瓶颈，特别是当需要实时数据时。

问题分析

在给定的示例代码中，由于需要计算多个字段的总和，且数据量较大，因此会导致超时。简单的添加索引对全表扫描操作无效。

优化思路

鉴于索引无法优化此类查询，有两种优化思路：

• 控制执行频率：设置一个线程定时执行查询，并将结果缓存起来，这种方式会牺牲一点实时性。
• 增量更新：将求和值存储在缓存中，并设计专门的逻辑对其增量更新，这种方式可以实时反映数据变化，但会增加系统的复杂性。

此外，还可以考虑分段查询，一次只查询部分用户的数据，从而减轻数据库的负载。

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