mysql 千万级的 count统计对比

最新推荐文章于 2025-03-01 14:50:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-01 14:50:46 发布 · 7.2k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文通过对比COUNT(1)与COUNT(id)在大量数据上的查询效率，得出结论：在MySQL中进行统计查询时，应优选COUNT(id)而非COUNT(*)，尤其是在面对大规模数据集时。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 单表可以存200亿数据吗？单表真的只能存2000W，为什么？
AI天才研究院
10-29 784
从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。 而在使用单独表空间存储方式时，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。
如何优化MySQL千万级数据的表
GD_YuZhe的博客
07-27 279
这里先说明一下，网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上，这个500w并不是定义死的，而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能，会将表的索引装载到内存中。但是当表的数据到达一定的量的时候，会导致内存无法存储这些索引，无法存储索引，就只能进行磁盘IO，从而导致性能下降。 实战调优 我这里有张表，数据有1000w，目前只有一个主键索引 CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `un
滴滴面试：单表可以存200亿数据吗？单表真的只能存2000W，为什么？
架构师尼恩
10-29 1640
只要按照上面的 流程去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
MySQL千万级数据的 select count优化
wuqike7200的博客
03-29 4100
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，...
mysql的count(*)的优化，获取千万级数据表的总行数
weixin_33753845的博客
02-15 1690
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
mysql千万级大数据SQL查询优化
Rodgexue的专栏
04-18 998
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wher...
MySQL 中 count(*) 千万级别数据查询
lixiaoyu123456的博客
02-15 6792
MySQL中count(*)千万级别数据查询优化
mysql千万数据_Mysql 千万级别数据数据查询
weixin_42321940的博客
01-18 729
1.构建数据--创建MyISAM模式表方便批量跑数据CREATE TABLE `logs1` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`logtype` varchar(255) DEFAULT NULL,`logurl` varchar(255) DEFAULT NULL,`logip` varchar(255) DEFAULT NULL,`logdz` va...
MySQL中使用count(*)函数时响应很慢，怎么优化?
ZHY_ERIC的博客
02-23 2993
1、count(*) 的实现方式 在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高； 而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。 注意，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。 问题1：为什么 Inno.
MySQL高频基本面试问题整理
热门推荐
张彦峰的博客
04-07 174万+
总结大厂MySQL高频基本面试问题整理，用于快速查缺补漏
关于 MySQL 百万数据量的 count(*) 查询如何优化？
码蹄疾
07-31 2万+
明确需求 对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。 但是我的数据量比这个大很多，而对数据的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。其他答案有的说了用缓存，有的答案对比了count(*)、count(1)的区别，都很好，但是我认为还是要看一下题主的场景。我根据我实际开发的经验总结如下几个方面，FYI。 数据量大/准确性要求低/请求量大 这种场景一般是...
【大数据】MySQL与Elasticsearch的对比分析：如何选择适合的查询解决方案
m0_74823658的博客
03-01 1137
全文检索：当数据规模较小且查询简单时，MySQL 的全文索引足以满足需求。但在大规模数据和高并发场景下，Elasticsearch 的性能更为优秀，尤其是在处理复杂查询、模糊查询时，ES 的表现更具优势。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;important;important;important;important;important;important;important;important;倒排索引分词与分析MySQL全文索引性能瓶颈。
mysql千万数据对比分析count(*)与count(1)性能
jya126的专栏
06-11 320
https://www.jggbk.com/blogs/article/69.html
mysql千万级数据分组查询_mysql千万级数据查询
weixin_34462581的博客
01-19 3439
1. mysql 的数据查询 , 大小字段要分开 , 这个还是有必要的 , 除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容 , 比如只查询 id 等等 2. 查询速度和索引有很大关系也就是索引的大小直接影响你的查询效果 , 但是查询条件一定要建立索引 , 这点上注意的是索引字1.mysql的数据查询,大小字段要分开,这个还是有必要的,除非一点就是你查询的都是索引内容而不是表内容,比如只查询id等等2...
mysql Innodb单表31m千万级数据count计数方案及调优
Anteoy的博客
10-27 8388
ENV 线上环境为RDS,版本5.7.15 select version() output: 5.7.15-log 测试环境为docker搭建的mysql,版本5.7.19 select version() output: 5.7.19 单表3000万+的class表以及20万+的学校表,需要使用count查询实时数量用于分页,延迟不能太高,否则影响业务 因需要使用事务功能,使用
关于mysql瞬间获取总数量，获取千万级数据表的总行数
xj_bilal_的博客
03-23 4248
这里写自定义目录标题关于mysql瞬间获取总数量，获取千万级数据表的总行数探索一、PHP的count方法探索二、SELECT COUNT(id) FROM(子查询)探索三、使用查询优化器(估算)取行数 关于mysql瞬间获取总数量，获取千万级数据表的总行数 引擎：innodb 由于业务需求导致不能直接使用单表查询获取总数，读取出来所有的结果集为933MS，查询结果可查出数量为30W条数据。 探索一、PHP的count方法 一般方法是查出来之后再用PHP的count方法去计算这个结果集，但是发现这样效率并不
mysql优化
iteye_8227的博客
12-06 118
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：...
mysql数据库专门用来做数据分析
最新发布
03-14
<think>嗯，用户问MySQL数据库是否专门用来做数据分析。我得先理清楚MySQL的定位和适用场景。首先，MySQL是一个关系型数据库管理系统，主要用于在线事务处理（OLTP），比如网站的后台数据存储、订单管理这些需要频繁读写和事务支持的场景。但是用户想知道它在数据分析方面的应用，所以需要分析MySQL在这方面的优缺点。 接下来，我要回忆一下数据分析通常需要什么功能。数据分析更多属于在线分析处理（OLAP），涉及复杂的查询、大数据量的聚合操作、可能还需要支持并行处理和列式存储等。这时候可能需要对比其他数据库比如PostgreSQL、专门的OLAP数据库如ClickHouse，或者大数据平台如Hadoop、Spark。 然后，考虑MySQL在数据分析中的优势。比如，用户可能已经用MySQL作为业务数据库，直接用它做分析可以避免数据迁移的麻烦。对于小规模数据，简单的聚合查询和报表生成，MySQL还是可以胜任的。另外，MySQL 8.0之后引入了窗口函数、CTE（公共表表达式），提升了分析能力，这也是一个亮点。 不过，缺点方面，MySQL在处理海量数据时的性能问题，缺乏列式存储，并行查询能力较弱，复杂计算的限制等等都需要提到。这时候可能需要建议结合其他工具，比如用ETL工具将数据导出到分析专用数据库，或者使用MySQL配合BI工具进行可视化。 还要考虑用户的使用场景。如果用户的数据量不大，或者刚刚起步，暂时用MySQL做分析可能成本较低。但如果数据量增长快，可能需要引入其他解决方案。需要给出实际应用示例，比如如何用SQL语句生成报表，或者结合其他工具进行优化。 最后，总结MySQL在数据分析中的定位，强调其适用场景和局限性，并提供可行的建议，帮助用户根据自身情况做出选择。需要确保回答结构清晰，分点说明优缺点，并给出实际例子，让用户容易理解。</think>MySQL 数据库在数据分析中的应用及定位 （以下内容结构清晰分点说明，数学公式按系统指令要求处理） --- ### 一、MySQL 的核心定位 1. **OLTP 场景为主** MySQL 是典型的关系型数据库，设计核心是 **在线事务处理（OLTP）**，擅长处理高并发、低延迟的增删改查操作。例如： - 电商订单系统 - 用户注册登录 - 实时交易记录 2. **非专用分析型数据库** MySQL 并非为大数据分析（OLAP）专门设计，但通过合理优化和工具配合，仍可承担轻量级分析任务。 --- ### 二、MySQL 用于数据分析的优缺点 #### ✅ 优点 1. **简单易用** - 支持标准 SQL 语法，可直接通过 SQL 进行数据筛选、聚合（如 `SUM()`、`AVG()`）。 - 示例：统计用户消费总额 ```sql SELECT user_id, SUM(amount) AS total FROM orders GROUP BY user_id; ``` 2. **生态兼容性** - 与 BI 工具（如 Tableau、Power BI）无缝对接，支持快速生成可视化报表。 3. **事务一致性** - 基于 ACID 特性，分析结果具备高可靠性（如财务对账场景）。 #### ❌ 局限性 1. **海量数据性能瓶颈** - 数据量超过千万级后，复杂查询（如多表 JOIN、窗口函数）响应时间显著上升。 - 数学公式解释性能问题： - 假设查询复杂度为 $O(n \log n)$，数据量 $n$ 增大时，耗时非线性增长。 2. **列式存储缺失** - 数据分析常需列式存储（如 ClickHouse），而 MySQL 采用行式存储，全表扫描效率低。 3. **并行计算能力弱** - 缺乏分布式架构，难以横向扩展处理 TB 级数据（对比 Spark、Hadoop）。 --- ### 三、典型分析场景与优化方案 #### 📊 适用场景 1. **中小规模数据（GB 级）** - 生成日报/周报，如统计每日订单量： ```sql SELECT DATE(order_time), COUNT(*) FROM orders GROUP BY DATE(order_time); ``` 2. **实时性要求较低的分析** - 用户行为分析（如 UV/PV 统计）。 #### ⚙️ 优化方案 1. **索引优化** - 对分析字段（如时间戳、分类标签）建立索引，加速 `WHERE` 和 `GROUP BY` 操作。 2. **物化视图** - 通过定期更新汇总表（如 `CREATE TABLE summary AS SELECT ...`），减少实时计算压力。 3. **外部工具集成** - 使用 Apache Airflow 调度 ETL 任务，将数据同步到 OLAP 数据库（如 ClickHouse）。 --- ### 四、对比专用分析工具 | 工具/场景 | MySQL | 专用分析工具（如 ClickHouse） | |--------------------|----------------|------------------------------| | **存储引擎** | 行式存储 | 列式存储 | | **查询并发** | 高并发写入 | 高并发查询 | | **数据规模** | GB 级 | TB/PB 级 | | **分析函数** | 基础聚合 | 高级窗口函数、机器学习 | --- ### 五、总结建议 1. **轻量分析** - 直接使用 MySQL，结合 SQL 和 BI 工具快速验证需求。 2. **重度分析** - 将 MySQL 作为数据源，通过 ETL 导入分析型数据库（如 Redshift、BigQuery）。 3. **混合架构** - 实时事务用 MySQL，离线分析用 Hadoop/Spark，形成互补。 如需进一步探讨具体场景或优化策略，可提供更多细节！
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值