SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col1 FROM table_name group by col1)太耗时

如果你觉得 `SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col1 FROM table_name GROUP BY col1)` 语句执行的太慢，可以考虑以下优化措施：

1. 建立索引

在 `col1` 上建立索引，可以加速查询操作。例如：

CREATE INDEX index_name ON table_name (col1);

2. 优化查询

尽可能减少查询的数据量，只查询需要的列。如果你只需要知道有多少个不同的 `col1` 值，可以尝试使用以下语句：

SELECT COUNT(DISTINCT col1) FROM table_name;

3. 优化分组

如果你需要根据 `col1` 进行分组，可以考虑优化分组方式。如果你只需要知道有多少个不同的 `col1` 值，可以使用以下语句：

SELECT COUNT(*) FROM (SELECT col1 FROM table_name GROUP BY col1) AS t;

这样可以避免在子查询中进行 `DISTINCT` 操作，从而减少操作的数据量。

总之，针对不同的查询需求和数据量，可以结合具体情况采取不同的优化策略来提高查询性能。

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SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col2 FROM table_name group by col1)太耗时

如果你觉得 `SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col2 FROM table_name GROUP BY col1)` 语句执行的太慢，可以考虑以下优化措施：

1. 建立索引

在 `col1` 和 `col2` 上建立联合索引，可以加速查询操作。例如：

CREATE INDEX index_name ON table_name (col1, col2);

2. 优化查询

尽可能减少查询的数据量，只查询需要的列。如果你只需要知道有多少个不同的 `col2` 值，可以尝试使用以下语句：

SELECT COUNT(DISTINCT col2) FROM table_name;

3. 优化分组

如果你需要根据 `col1` 进行分组，并统计每个分组中有多少个不同的 `col2` 值，可以使用以下语句：

SELECT col1, COUNT(DISTINCT col2) FROM table_name GROUP BY col1;

这样可以避免在子查询中进行 `DISTINCT` 操作，从而减少操作的数据量。

总之，针对不同的查询需求和数据量，可以结合具体情况采取不同的优化策略来提高查询性能。

SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table_name);太耗时

如果你觉得 `SELECT count(*) FROM (SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table_name)` 语句执行的太慢，可以考虑以下优化措施：

1. 建立索引

在 `col1` 和 `col2` 上建立索引，可以加速查询操作。例如：

CREATE INDEX index_name ON table_name (col1, col2);

2. 优化查询

尽可能减少查询的数据量，只查询需要的列。如果你只需要知道有多少个不同的 `(col1, col2)` 组合，可以尝试使用以下语句：

SELECT COUNT(DISTINCT CONCAT(col1, ',', col2)) FROM table_name;

这样可以将 `col1` 和 `col2` 的值合并成一个字符串进行去重，从而减少查询的数据量。

3. 分批查询

如果你的数据量非常大，可以考虑将查询结果分批处理，例如每次处理 10 万条记录，直到处理完所有的记录。这样可以避免一次性查询大量数据导致的内存占用过高和查询速度过慢。

总之，针对不同的查询需求和数据量，可以结合具体情况采取不同的优化策略来提高查询性能。