Форум MySQL

Здравствуйте
есть такая таблица:

CREATE TABLE `datatable` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
`date` datetime NOT NULL,
`dataid` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
`filename` varchar(30) collate latin1_general_ci NOT NULL,
`status` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=205418 ;

Для того чтобы получить список уникальных дат в виде (2008-10-28) я делаю такой запрос:

SELECT DISTINCT SUBSTRING(date, 1, 10) as date FROM `datatable` WHERE dataid=3 ORDER by date desc

Сейчас в базе более 200.000 элементов и первый раз запрос выполняется 5 секунд. Потом кэшируется и в течении некоторого времени всё работает очень быстро. Но база подразумевает наличие 2-х и более миллионов записей.
Интуитивно подозреваю что все дело в использовании [b][DISTINCT/b] но незнаю как от него избавится.

Подскажите пожалуйста как мне оптимизировать мой запрос?!!!

GROUP BY date не устраивает?

Сделал такой запрос
SELECT SUBSTRING(date, 1, 10) as date FROM `datatable` WHERE dataid=1 GROUP BY date ORDER by date desc

но он выводит все записи? А мне нужно получить список неповторяющихся дат? к в этом случаем поможет GROUP BY date ?

попробуйте так:

SELECT DISTINCT(SUBSTRING(date, 1, 10)) as date FROM `datatable` WHERE dataid=1 GROUP BY date ORDER by date desc

или что-то в этом роде (сам не проверял)

Сделал такой запрос. Время выполнения скрипта осталось прежним,.... неужели GROUP BY date должно было както ускорить выборку?
Может можно както отказатся от DISTINCT

DISTINCT для того чтобы выводились уникальные, с ним что, медленнее?

расставте индексы. конкретно на dataid

лазил сейчас по документации, вот что пишут
использование операции DISTINCT к функции SELECT вызывает потребление гораздо большего количества процессорного времени, чем обычный SELECT.
DISTINCT пытается искать уникальные значения, зачастую производя множество сравнений, подстановок и расчетов.
Причем, чем больше становится объем данных, к которому применяется DISTINCT (ведь Ваша база со временем растет),
тем медленее будет выполняться такой запрос и рост ресурсов, требуемых для выполнения такой функции,
будет происходить не прямо пропорцонально объему хранимых и обрабатываемых данных, а гораздо быстрее.