有一天，我怀疑我将不得不学习hadoop并将所有这些数据传输到非结构化数据库中，但是我感到惊讶的是，在如此短的时间内，性能如此显着下降。
我有一个只有不到600万行的mysql表。我正在对该表进行非常简单的查询，并相信我已经安装了所有正确的索引。
查询是
在事件venid ='47975'AND date> ='2009-07-11'的ORDER BY日期中选择日期和时间
解释返回
id select_type表的类型possible_keys键key_len参考行额外 1 SIMPLE更新显示范围date_idx date_idx 7 NULL 648997使用where
因此，据我所知，我使用的索引正确，但是此查询需要11秒钟才能运行。
数据库是MyISAM，而phpMyAdmin表示该表是1.0GiB。
这里有什么想法吗？
编辑：date_idx既索引date列又显示venid列。那应该是两个单独的索引吗？
您要确保查询仅使用索引，因此请确保索引覆盖您选择的所有字段。另外，由于涉及范围查询，因此需要在索引中首先使用venid，因为它是作为常量查询的。因此，我将像这样创建和索引：
ALTER TABLE events ADD INDEX indexNameHere (venid, date, time);
使用此索引，完成查询所需的所有信息都在索引中。这意味着，希望存储引擎能够获取信息而无需实际在表内部进行查找。但是，MyISAM可能无法执行此操作，因为它没有将数据存储在索引的叶子中，因此您可能无法获得想要的速度提高。如果是这种情况，请尝试创建表的副本，然后在该副本上使用InnoDB引擎。在此处重复相同的步骤，看看速度是否有明显提高。InnoDB 确实 将字段值存储在索引叶中，并允许覆盖索引。
现在，希望您在解释查询时会看到以下内容：
mysql> EXPLAIN SELECT date, time FROM events WHERE venid='47975' AND date>='2009-07-11' ORDER BY date; id select_type table type possible_keys key [..] Extra 1 SIMPLE events range date_idx, indexNameHere indexNameHere Using index, Using where
