mysql查询优化count(*)-查询记录总条数(三)

本文介绍了在处理千万级记录的MySQL表时,如何通过EXPLAIN和information_schema库快速估算COUNT(*)的结果,以满足分页需求,同时指出这种方法的误差和适用场景。

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

关于count(*)之前写过。

使用count(*)的很多情况是实现分页功能。

如果记录是千万级以上的表,分页显示实际用户很少能浏览全部页数。

基于这个原因,记录总数的计算是没有必要特别精准。换句话说使用一个数量级差不多的估算值也是可以的。

因此,我们就可以通过explain来获得估算值

例如:
explain SELECT COUNT(*) AS AGGREGATE FROM `breed_logs`

执行结果获得rows为20949524

breed_log表实际行数为:22318111

误差大约10%

对于估算值,还有一个方法可以获得。那就是利用mysql的information_schema库。

这个库存有所有库的表的信息,包括行数。

SELECT * FROM information_schema.`TABLES` AS a WHERE a.`TABLE_NAME`=

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

乐大师

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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