@julyclyde 我这边有 100 多个域名，一个月的数据就是 80 多万条了，查起来确实太慢了。所以想用 python 的多线程解决。。。SQL 注入漏洞的问题后面再解决吧。。

@Anivial 这个方式最近有想过，但是没有专业学过数据库，又着急，所以往后可能会考虑分表，SQL 注入这个超纲了。。。

@neoblackcap 我的做法是写多线程，每个线程都请求数据库，但你说的这个很有可能是我遇到的问题，我节后好好看看

@meiyoumingzi6 我的处理结果是 SQL 慢了，pandas 还是很给力的。。。哭

@lybcyd 一个月的数据大概有 80 万条左右，用 mysql 做 group by sum 真的估计更慢了，这步我用 pandas 处理其实挺好的了，这个业务是内部运维用的，SQL 注入这些因为我不是专业的，所以暂时先不理会吧

@shyrock 使用场景注定了用 redis 不行，数据库方面由于数据量真的太大了，所以我放弃了在这上面优化，多线程这块我再研究研究。

@Kinnice 没有用 mysql 的 group by 但是测试过了这个过程我用 pandas 计算非常快了。

@Kinnice 我现在用 for 就是分批次获取数据，但是 20 秒还是没法接收。

@Kinnice 一次性把月数据取出来这个动作就需要 120 秒了，所以没法这么做的

因为数据库是在不熟悉，公司只有一位稍微懂点的同事，给我的意见都是分表，因为 IN 的条件太多了，无论如何都快不了的，所以还是用了最笨的方法，按天查询，每次返回的结果在用 pandas 处理，一个月的数据其实就是请求数据库 30 次，速度已经从 120s 降到了 20s ，虽然还是觉得太慢了，接下来试试能不能从多线程的思路解决，提高请求 mysql 的效率看看能不能再优化下，谢谢各位大佬。

我现在检查到第一个问题，首先我查一天的所有数据需要的时间是 1s 左右，但是没走索引，所以我的索引是不是做的有问题？

@lscho 数据库和我的服务器都在机房，很近的

另外如果我查询 1 天的数据是飞快的，我还以为 30 天的数据也就是递增查询就完了

实在是头大，数据库知识不太懂，也是边做边学。有懂的请指教下！

@long2ice 我查下联合索引怎么用

我用 zabbix 或者别的一些数据监控，他们的都是 1 分钟存一条数据，数据量比我的大多了，怎么别人的查询就这么快...

@wolfie 刚贴了 explain ，force 不太懂是啥 lol

@harde 好滴！

@icaca append 了，麻烦大佬看下