零刻完全够了, 自带 100W 外置电源, 方便携带.

bmFoXzk2MjI=

二维码过期了

哦 需求看错了. 方案不可行

像这种之后做缓存, 然后每次有数据来的时候直接将缓存的数值进行更新. 获取时直接从缓存中获取. 数据库更新可以交由 MQ 做异步解耦处理, 可以保证宕机恢复缓存时有数据可用.
宕机恢复时可能会存在队列有堆积的情况, 这时候就可以阻塞消息消费, 然后先建立本地缓存, 然后再恢复消息处理. 消息处理时同步更新缓存中的数据. 消息生产时可以对消息添加版本号等手段来避免双写缓存的情况.
如果 A1 distinct 之后的所建立的缓存超过了服务所设定内存占比的 25%, 就放弃使用本地缓存, 直接读取数据库. 通过 BufferPool 的机制快速获取数据.

1: 分表分为冷数据表和热数据表 (冷:不查询,堆就可以. 热:今日或当月插入数据表)
2: 创建一个 snapshot 表, 将冷数据时直接进行统计汇总并写入到 snapshot 表中 (标志当前已经有多少了).
3: 之后每月将热数据表统计好后在通过 snapshot 表查询 snapshot 数据, 然后汇总成最新的 (旧的留着无所谓, 如果 A1 字段多, 就删掉) 写入到 snapshot 表中.
4: 汇总完成后重新建立 snapshot 的索引 (如果做删除的情况), 减少页空隙所导致的性能问题.
5: 将热数据写入到冷数据表, 然后清空热数据接收新的数据.

这样之后要统计时可以直接将热数据表的数据做统计 (缓存也可以), 然后直接获取 snapshot 表中的计数即可知道有多少了.

bmFoXzk2MjI=

可能优势就是自带 Google 全家桶和安全组件

你可以通过设定 max_length_for_sort_data 强制走 rowId 排序, 这时候只有 2 个字段参与了排序. 而全字段排序则会导入你查询的所有列数据, 体积差异比较大.
在 rowId 排序完后会自动回表查询数据. 这样走的话应该不会触发 filesort 排序

补充下, rowId 排序好之后会通过主键回表将数据返回. 上面说错了.

排序可以分为:
1. 全字段排序. 指的是将查询的所有字段都存入 sort_buffer 然后进行排序, 如果数据过大, 会使用分治算法将数据拆分为小块存到磁盘进行排序.
2. rowId 排序. 排序时只将排序字段和当前主键 id (没有就是 rowId) 进行排序, 排序完成通过主键进行排序返回.

具体选择的是哪种排序则是通过你字段的长度判断的, 在 InnoDB 中有一个 max_length_for_sort_data 用于表示使用何种排序. 超过这个字段的值就会使用 rowId 排序.
同样, 还有 sort_buffer_size 用于控制 sorf_buffer 的大小.