select count() 效率比较和分析

最新推荐文章于 2025-03-25 07:45:50 发布
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柯南721
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mysql 分页 count 查询效率低下分析
纯洁的明依
08-07 4337
当数据库的数据超过几百万条的时候,项目中会遇到一些count 函数的查询效率低下的现象。一:SELECT  COUNT(0)FROM  clinic_for_regist a,  sys_dict b,  clinic_index c WHERE a.del_flag = '0'   AND b.type = 'TIME_OF_DAY'   AND a.time_desc = b.value  
Select Count语句剖析
ANGEL CITY
11-07 1008
数据库查询相信很多人都不陌生，所有经常有人调侃程序员就是CRUD专员，这所谓的CRUD指的就是数据库的增删改查。 在数据库的增删改查操作中，使用最频繁的就是查询操作。而在所有查询操作中，统计数量操作更是经常被用到。 关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。 但是，就是这个常用的COUNT函数，却暗藏着很多玄机，尤其是在面试的时候，一不小...
改善SQL语句的一些方法
weixin_33728268的博客
04-06 468
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhan...
select count()效率比较和分析
热门推荐
moni_mm的博客
08-25 2万+
在数据库查询优化中，看到有人说Count（*）比count（1）快。 猜测是与索引和选取的列有关，一试便知。 首先，执行时只会使用一个索引。 最终结论如下： count(*)和count(1)无任何差别，永远优于count其他字段，无论加不加任何索引 加索引显著快于不加索引 主键索引快于普通索引 没有索引时，与列含不含空值无关 加多个索引时，选取的列上如果存在就用自己的索引， 不存...
mysql的select count效率
晒太阳的小猫咪的博客
04-13 841
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1 前提2 分析3 总结4 补充 前言 该结论来自诸葛老师：mysql的innodb count(1)>count(非主键)=count(*)>count(主键) 1 前提 使用的是5.7以上的mysql的innoddb的索引的表。 假设该表有一个主键索引 id ，还有一个非主键索引 name 。 2 分析 count(1)：使用非主键索引，而且不获取叶子节点id 的具体值，效率最高。 count(非主键)：
mysql中select count()效率简析
12-17 2548
mysql中select count()效率简析 我们知道如果要查询一个表中有多少条记录可以使用： 1、select count(*) from table 2、select count(1) from table 但是哪个的效率更高呢？ 一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的 假如表沒有主键(Primary key), 那么
SELECT COUNT(*)和SELECT COUNT(1)效率问题
自律即是最自由
08-29 1043
SELECT COUNT(*)和SELECT COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT。 COUNT(*)和 COUNT(1）本质上没有区别，执行的时间复杂度都是O(N)，也就是采用全表扫描，进行循环+计数的方式进行统计。 如果是MySQL MylSAM存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)复杂度，这是因为MylSAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值。而一致性由表级锁来保证。而InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC（多版本控制）机制，所以无法像MylSAM一样，只维护一个ro
mysql技巧之select count的区别分析
09-10
在MySQL数据库操作中，`SELECT COUNT()` 是一个常用的SQL语句，用于获取表中的记录数量。然而，根据选择的不同，`COUNT(*)`、`COUNT(1)` 和 `COUNT(column_name)` 之间存在微妙的差异，这些差异在特定情况下可能会对...
mysql_num_rows VS COUNT 效率问题分析
12-19
在SQL查询中，统计表中的记录数是常见的需求，MySQL提供了两种主要的方法：`mysql_num_rows` 和 `COUNT(*)`。然而，这两种方法在效率上有显著的差异，尤其是在处理大量数据时。 `mysql_num_rows` 是MySQL的一个函数...
mysql select效率_Mysql优化之selectcount效率_MySQL
weixin_32025789的博客
02-01 476
bitsCN.com1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择；2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询；3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename的出现。COUNT(*)与COUNT(COL)网上搜索了下，发现各种说法都有：比如认为COUNT(...
[转]MySQL优化之COUNT(*)效率
weixin_34301132的博客
09-09 300
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择； 2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询； 3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename的出现。     COUNT(*)与COUNT(COL) 网上搜索了下，发现各种说法都有： 比如认...
Select count(*)、Count(1)、Count(0)
Simon Liu的博客
04-28 1580
这里把上面实验的结果总结一下：count(*)和count(1)执行的效率是完全一样的。count(*)的执行效率比count(col)高，因此可以用count(*)的时候就不要去用count(col)。count(col)的执行效率比count(distinct col)高，不过这个结论的意义不大，这两种方法也是看需要去用。如果是对特定的列做count的话建立这个列的非聚集索引能对count有很...
count(*)，count(1)，count(列名)谁的效率更高？
只讲干货，不扯淡！
03-25 684
表达式行为效率COUNT(*)统计所有行高（使用最小索引优化）COUNT(1)统计所有行与COUNT(*)相同COUNT(列名)统计列的非 NULL 值高（有索引时） / 低（无索引时）
MySQL 在InnoDB模式下 select count(*) 速度慢执行效率低的解决方案
20年PHP开发经验
12-30 2890
老革命碰到新问题，之前做了一个系统状态监控，其中需要统计一个资讯表的实时数据量，其实总量并不大，也就7万多条，但是感觉执行效率很低，浏览器刷新挺长时间才出来。二、InnoDB模式对count(*)也有优化，就是会找最短索引，像我的表中n_s_time的索引最短，原则上会找这个索引，但是实际显然不对，所以Explain是不准的。一、InnoDB模式对行数是不计数的，MyISAM是计数的，所以select count(*) from table 这么写在MyISAM表里是没有毛病的，会很快。
sql的查询数量操作，count执行效率
JIQUAN233的博客
08-01 1082
sql的count
select count
weixin_30483697的博客
02-23 755
select count(*) from table_name 返回表中的记录数 select count(DISTINCT column_name) from table_name 返回指定列的不同值的数目 select count(column_name(列名)) from table_name 返回指定列的数目 另外，效率方面的问题看到了一篇很好的文章。 coun...
MySQL(Select count(*))为什么这么慢！！！
qq_48157004的博客
10-08 1万+
3.如果能将数据统一在同个载体即MySQL，并由其保证操作的原子性，即将插入一行数据和计数加1作为一个完整的事务，通过事务的隔离此时外界看到的就是要么全部执行完毕要么全部都没执行，进而保持逻辑一致。此外需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(其实MySQL是做了优化的，因为InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。
oracle select 速度,sql – Oracle 11g – 为什么SELECT COUNT(*)比SELECT *慢得多？
weixin_36125588的博客
04-04 732
如果您运行此查询会发生什么？SELECT COUNT(*) AS ROW_COUNTFROM CATATWHERE CATAT.ID = 1007642AND CATAT.IS_PARENT = 1AND EXISTS(SELECT 1 FROM CG WHERE CG.C_ID = CATAT.ID AND EXISTS(SELECT 1 FROM CCSD WHERE CCSD.G_ID = ...
Netty原理详解系列(二)---NIO中的Selector
gongsenlin341的博客
10-06 789
文章目录1.概述2.选择器核心组件2.1 **SelectableChannel**2.2 Selector2.3 SelectionKey3.代码演示4. 后续 1.概述 在上一篇博客《Netty原理详解系列(一)—NIO中的Buffer&Chanel》介绍了NIO中的两个重要组件Buffer和Chanel，这篇博客将介绍第三个重要的组件Selector多路复用选择器。 如果没有多路复用选择器，那么每个管道都需要一个线程来维护，一直阻塞着等待着消息。而有了多路复用选择器，则需要将多个管道都注册到这
sum,count的效率有什么差异
最新发布
06-22
<think>我们正在讨论的是SQL中sum函数和count函数的性能对比分析。根据提供的引用资料，我们可以总结如下：1.引用[1]指出：count()和sum()都是统计类函数，都不计算NULL字段。单纯计算行数时，count的效率比sum的效率高。2.引用[2]展示了Hive中的性能测试数据：count(*)和count(1)的执行时间在70-83秒之间，而sum(1)的执行时间在60-72秒之间（但第二次测试sum(1)却高达260秒，这可能与数据分布或系统状态有关，需要多次测试取平均值或中位数）。3.引用[4]通过Oracle的10046事件跟踪，比较了count(*)和sum(1)在相同表上的执行时间：count(*)用了10.01秒，而sum(1)用了13.27秒。并且指出，sum的效率不足主要体现在CPU消耗上，而I/O消耗两者相同。因此，我们可以得出结论：在统计行数时，使用count(*)或count(1)通常比使用sum(1)更高效，尤其是在数据量大的情况下。原因在于：-count()函数是专门为计数设计的，而sum()函数需要执行加法运算（尽管是加1），但加法运算可能会带来额外的CPU开销。-优化器对count()函数可能有特殊的优化，而sum()函数则可能需要逐行进行数值累加。然而，需要注意的是，count()和sum()在语义上是不同的：-count()用于统计非空记录的行数，它忽略NULL值（除非使用count(*)统计所有行）。-sum()用于对数值列进行求和，如果对非数值列使用sum()则会导致错误。因此，在需要统计行数时，建议使用count()；在需要对某一列进行求和时，使用sum()。下面，我们通过一个简单的例子来说明：假设有一个表`orders`，包含以下列：`order_id`（整数，主键），`customer_id`（整数），`amount`（小数，可为空）。1.统计订单总数（行数）：```sqlSELECTCOUNT(*)FROMorders;```2.统计有金额的订单数量（忽略amount为NULL的行）：```sqlSELECTCOUNT(amount)FROMorders;```3.统计所有订单的总金额（NULL视为0）：```sqlSELECTSUM(COALESCE(amount,0))FROMorders;```或者，如果不需要将NULL视为0（即直接忽略NULL行）：```sqlSELECTSUM(amount)FROMorders;```性能建议：-在只需要行数统计时，优先使用`COUNT(*)`或`COUNT(1)`，而不是`SUM(1)`。-对于包含大量数据的表，如果经常需要行数统计，可以考虑维护一个计数器（例如，使用触发器或物化视图来实时更新总行数），以避免全表扫描。最后，需要注意的是，不同数据库系统（如MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2,Hive等）对count和sum的实现可能略有差异，但总体结论相似：计数操作优先使用count。§§相关问题§§1.在哪些情况下使用`COUNT(1)`比`COUNT(*)`更高效？2.如何优化大表上`COUNT(*)`的性能？3.`COUNT(column_name)`和`COUNT(*)`在性能上有何差异？4.在Hive中，使用`SUM(1)`代替`COUNT(*)`是否总是效率更低？</think>### Sum函数与Count函数的性能对比分析 在SQL中，`SUM()`和`COUNT()`均为聚合函数，但设计目的与底层执行机制不同，导致性能存在差异。以下是关键分析： #### **1. 核心差异** - **`COUNT()`**：**统计非NULL值的行数**（如`COUNT(*)`统计所有行，`COUNT(列名)`统计该列非NULL行）。 - **`SUM()`**：**对数值列求和**（仅支持数值类型，NULL值自动忽略）。 #### **2. 性能对比依据** 引用资料中的测试数据表明，**`COUNT()`通常比`SUM()`效率更高**： - **Oracle测试**（引用[4]）： 统计1亿行数据时： - `COUNT(*)`耗时 **10.01秒** - `SUM(1)`耗时 **13.27秒** > 原因：`SUM()`需执行**逐行加法运算**，消耗更多CPU资源，而`COUNT()`只需累加行数计数器[^4]。 - **Hive测试**（引用[2]）： 多次执行结果： | 函数 | 耗时范围（秒） | |------------|----------------| | `COUNT(*)` | 70.16–83.86 | | `SUM(1)` | 60.01–260.01 | > `SUM(1)`性能波动大，可能与数据分布或优化器策略相关[^2]。 #### **3. 效率差异的本质原因** - **计算复杂度**： - `COUNT()`：仅需**维护计数器**，扫描一行递增一次。 - `SUM()`：需**读取数值→累加→存储中间结果**，涉及更多内存和CPU操作。 - **数据类型限制**： `SUM()`要求数值列，若误用于非数值列（如字符串）会报错；`COUNT()`无此限制。 - **优化器处理**： 数据库对`COUNT(*)`常有特殊优化（如元数据直接返回行数），而`SUM()`需实际扫描数据[^1][^4]。 #### **4. 使用建议** - **统计行数时**： 优先用 **`COUNT(*)` 或 `COUNT(1)`**，避免`SUM(1)`（性能更低且语义不直观）。 - **求和时**： 必须用 **`SUM(数值列)`**，注意NULL值自动忽略。 - **大表优化**： 对亿级数据表，`COUNT()`性能优势更显著（引用[4]中差3秒以上）[^4]。 #### **示例对比** ```sql -- ✅ 高效：统计订单总数 SELECT COUNT(*) FROM orders; -- ❌ 低效：同功能但性能差 SELECT SUM(1) FROM orders; -- ✅ 正确求和：统计订单总金额 SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE amount IS NOT NULL; ``` > **关键结论**：在纯行数统计场景，`COUNT()`效率高于`SUM()`，因后者需额外计算开销。实际选择需严格匹配函数语义[^1][^4]。 --- ###
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