我有一张桌子，上面有2 196 998条记录：

CREATE TABLE price (
    dt TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,marketId INT,buy DOUBLE,sell DOUBLE,PRIMARY KEY (dt,marketId),FOREIGN KEY fk_price_market(marketId) REFERENCES market(id) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE
)  ENGINE=INNODB;

查询

select max(buy) from price;

需要1.92秒，这是一个合理的时间，如果我在“购买”列上创建索引，则需要0.00秒：

CREATE INDEX idx_price_buy ON price (buy);

和查询

select count(*) from price where marketId=309;

花费0.05秒并返回160570。

但是查询

select max(buy) from price where marketId=309;

花费15.49秒（这是非常大的），即使我同时创建了两个示例：

CREATE INDEX idx_price_market ON price (marketId);
CREATE INDEX idx_price_buy ON price (buy);

（我不确定，但是索引idx_price_market可能已经存在，因为在外键约束中需要marketId列）

1）有没有优化的方法？

2）如果否，那么其他数据库呢？他们表现更好吗？

EDIT1：

创建复合索引后

创建索引idx_price_market_buy开价（marketId，购买）；

查询需要0.00秒。

desc select max(buy) from price where marketId=309;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set,1 warning (0.01 sec)