MySQL 统计大量数据速度慢的优化方案

针对您统计29万条数据需要13.96秒的情况，以下是多种优化方案：

1. 索引优化

• 确保统计字段有合适索引：为WHERE、GROUP BY、ORDER BY涉及的列创建索引
• 复合索引优化：对于多条件查询，创建复合索引
• 避免索引失效：注意不要在索引列上使用函数或运算

2. 查询优化

• 只查询必要字段：避免使用SELECT *，只选择需要的列
• 使用COUNT(1)替代COUNT(*)：在某些MySQL版本中性能更好
• 分批统计：对于超大数据集，考虑分批处理

3. 表结构优化

• 分区表：按照时间、范围等条件对表进行分区
• 使用汇总表：预先计算并存储统计结果
• 考虑分表：如果数据持续增长，考虑水平分表

4. 数据库配置优化

• 调整缓冲池大小：增加innodb_buffer_pool_size
• 优化排序缓冲区：调整sort_buffer_size
• 增加查询缓存：适当配置query_cache_size

5. 替代方案

• 使用物化视图：MySQL 8.0+支持物化视图
• 考虑使用专门的分析数据库：如ClickHouse、Greenplum等
• 使用缓存系统：如Redis缓存统计结果

具体实施建议

1. 首先分析您的查询语句，使用EXPLAIN查看执行计划
2. 检查相关字段是否有索引，没有则添加
3. 如果查询复杂，考虑简化为多个简单查询
4. 对于定期统计需求，考虑使用定时任务预先计算

需要更具体的优化建议，请提供您的表结构、索引情况和实际查询语句。