mysql 千万级的 count统计对比

MySQL千万级数据的 select count优化 一、需求 之前公司某个管理后台的用户管理分页功能非常得慢,最后分析才知道其实是慢在selectcount语句,当存在某些筛选条件的时候,selectcount的执行时间在10s以上。用户表的数据量大概一千三百多万,单表。产品的要求是:每次点查询后必须实时知道某筛选条件下总用户量和总页数,不可以模糊。(好吧,你说怎样就怎样咯) 二、优化方法 1、思路 其实count慢,就是因为数据量大,... 阅读详情

数据库:mysql 5.5 

数据量:45199077 条

sql语句:

select count(1) from tbresult;
select count(id) from tbresult;
查询时间对比图:


总结:在统计查询的时候尽量使用count(id),不要使用count(*)这样的;特别是数据量特别大的时候。


下面是重启后的对比图


重启mysql并把sql语句换位置后的结果:


MySQL COUNT函数详解:你真的会统计行数吗? MySQL的COUNT函数使用存在诸多认知误区,本文通过实测数据揭示了不同写法的性能差异并给出优化方案。核心结论显示COUNT()与COUNT(1)性能最优,COUNT(非索引列)最差。文中详细分析了四大性能陷阱(全表扫描、DISTINCT低效、条件索引失效、事务影响)及解决方案,包括添加索引、预处理去重、优化查询条件等。此外还提供了企业级优化方案如实时计数缓存、分区表计数和搜索引擎整合。最佳实践建议始终优先使用COUNT(),避免COUNT(非索引列),慎用COUNT(DISTINCT),并合理利用索引和 阅读详情

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