我的 VISITS 表中有 29,938,766 行，该表如下所示
| USER_ID (INT) | VISITED_IN（DATETIME） |
|---|---|
| 65 | 2020-08-26 07:57:43 |
| 1182 | 2019-03-15 02:46:48 |
| 1564 | 2015-07-04 10:59:44 |
| 73 | 2021-03-18 00:25:08 |
| 3791 | 2017-10-17 12:22:45 |
| 51 | 2022-05-02 19:11:09 |
| 917 | 2017-11-20 15:32:06 |
| 3 | 2019-12-29 15:15:51 |
| 51 | 2015-02-08 17:48:30 |
| 1531 | 2020-08-05 08:44:55 |
| 等等... | 等等... |
运行此查询时，需要 17-20 秒并返回 63,514（用户有 63,514 次访问）
SELECT COUNT(*) FROM VISITS WHERE USER_ID = 917
运行此查询时，需要 17-20 秒并返回 193（用户有 193 次访问）
SELECT COUNT(*) FROM VISITS WHERE USER_ID = 716
问题是，即使用户只有 3、50、70 或 1,000,000 次访问，查询 29,938,766 行始终需要 17-20 秒。
我认为问题是因为它正在循环所有行？
第二个查询必须比第一个查询更快。这取决于行数。但两个查询花费相同的时间！
您对我有何建议以避免此问题？
表结构
更新：这是一个新的建议场景：
当用户进入他或其他人的个人资料时，他可以看到个人资料访问次数，并且可以使用这种方式过滤访问
Last 24 hours | ---> SELECT COUNT(*) FROM VISITS WHERE USER_ID = 5 AND VISITED_IN >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY); Last 7 days | ---> SELECT COUNT(*) FROM VISITS WHERE USER_ID = 5 AND VISITED_IN >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY); Last 30 days | ---> SELECT COUNT(*) FROM VISITS WHERE USER_ID = 5 AND VISITED_IN >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY); All time | ---> SELECT VISITS FROM USERS WHERE USER_ID = 5;
此外，我将创建一个每天执行此命令的重复事件。
DELETE FROM VISITS WHERE VISITED_IN <= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY);
此外，在 VISITS 表中添加新行时，我将确保增加 VISITS 列。
UPDATE USERS SET VISITS = VISITS + 1 WHERE ID = 5
将加速您提到的所有
SELECTs。他们将不得不扫描索引的一大块；他们不必“扫描整个表格”。DELETE需要 `INDEX(visited_in)。但如果运行得不够频繁，就会出现问题。这是因为一次删除数千行可能是一个问题。考虑至少每小时运行一次删除操作。如果表非常大等，请考虑使用“时间序列”分区。有了
DROP PARTITION，速度快多了。 分区任何缓存服务都会提供过时的计数，但有时会更快。
“每次有人打开页面时都可以访问数据库”，但前提是查询足够高效。做索引。
在我对您的其他问题的回答中，我解释了汇总表如何可以更快地加快速度。然而，它假设“最后 N 天”是从午夜到午夜测量的。您当前的查询是
NOW() - INTERVAL N DAY。这比午夜实施起来更混乱。您愿意改变“最后N天”的含义吗？（一些 INDEX 基础知识...）
任何索引的一个重要原因是它能够根据某些列快速查找行。
INDEX是映射到行的键列表。UNIQUE INDEX是INDEX加上唯一性约束 - 意味着索引中没有两行具有相同的值。PRIMARY KEY是一个唯一索引，指定用于唯一标识表中的每一行。“key”和“index”是同义词。
索引（在MySQL的InnoDB引擎中）被实现为BTree（实际上是B Tree；参见维基百科）。在 PK 的情况下，其余列与 PK 值一起坐在那里。对于“辅助”键，BTree 的“值”部分是 PK 列。
任何索引都可以包含 1 列或多列（称为“复合”）
INDEX(lastname)不太可能是唯一的INDEX(lastname,firstname)仍然不太可能是唯一的，但它是“复合的”。