mysql查询语句select count(id)太慢

哎呀，说起来，这个陷阱我以前也遇到过。
记得当时我们公司的一个项目，数据库user表有几百万条数据，每次执行COUNT(id)查询的时候，速度都特别慢。
当时我就像锅上的蚂蚁，心急如焚。

一开始我怀疑是不是表太大了，然后我尝试将表拆分成几个小表，每个小表只包含部分数据。
结果，查询速度提高了，但没有产生预期的效果。

然后我就怀疑是不是索引建错了，于是赶紧给id字段添加了索引。
这个添加效果立竿见影，查询的速度明显快了很多。
但后来我发现，如果查询条件比较复杂，比如涉及到多个字段，仅仅添加索引可能还不够。

后来开始研究InnoDB和MyISAM这两个存储引擎。
我发现InnoDB每次都会重新计算COUNT(id)，而MyISAM则直接返回磁盘上存储的总行数。
我们公司当时用的是InnoDB，所以我就想如果换成MyISAM会不会更快一些。
但转念一想，InnoDB支持事务，更适合我们的业务需求，所以最终我们没有改。

还有一次，我们公司需要频繁查询特定ID的用户数量。
我想知道是否可以缓存这个结果以避免每次都查询数据库。
所以我用Redis来做缓存。
这个技巧确实有效，查询速度明显提高。

最后，我还发现，如果有些数据很少变化，比如一段时间内的用户数量，我可以安排任务来计算它，然后将其存储在统计表中。
这样查询时直接从统计表中获取数据，自然速度更快。

总之，COUNT(id)查询速度优化要根据实际情况而定。
有时必须使用分区表、索引、缓存和预计算等方法。
但是，使用哪一种取决于您的数据库环境和业务需求。

查询效率提升10倍！3种优化方案，帮你解决MySQL深分页问题

记得有一次在一个电商项目中，面对上千条用户评论数据，需要进行深度页面查询。
当时，每个请求都要花费几分钟，这令人抓狂。
我尝试过添加索引、调整查询语句等各种方法，但效果并不明显。
后来我灵机一动，想出了一个办法。

那天我坐在办公室的椅子上，敲着代码，心里自言自语：“等等，还有一件事，我突然想到，如果我先查询主键，然后根据主键查询所有字段，是不是可以减少查询时间？”我这样做了，立即更改了查询语句并嵌套了子查询。
结果，查询时间减少到了0.05 秒。
我简直不敢相信自己的眼睛。

这次经历让我认识到优化深度分页查询并不是不可逾越的，主要是找到合适的方法。
那么，除了嵌套子查询之外，还有哪些技术可以让查询更加高效呢？