count性能

最新推荐文章于 2024-08-14 10:39:26 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/anrang/p/8574324.html

表有主键列，count(1)的效率会稍微高于count(*)，count(主键列)效率会高于count(1)。表没有主键列，count(1)效率会高于count(*)

 

count(1)、count(*)、count(id)，在有主键的情况下效率是一样的，因为都会走主键索引，在没有主键的情况也是一样的，因为都会全表扫描。

转载于:https://www.cnblogs.com/anrang/p/8574324.html

doris进阶之bitmap_union_count查询性能优化
u011624157的专栏
10-08 1167
doris进阶之bitmap_union_count查询性能优化
Pagehelper自定义count查询及其优化
Date_Boy的博客
06-06 2606
PageHelper是国内非常优秀的一款开源的mybatis分页插件，它支持基本主流与常用的数据库，例如mysql、oracle、mariaDB、DB2、SQLite、Hsqldb等。本文主要记录该插件的非常规用法，其中包括自定义COUNT查询语句，COUNT查询优化等。PageHelper插件允许我们自定义COUNT查询SQL，定义方法就是，新增一个select查询语句，查询对应COUNT，查询标签的ID命名为原来的查询语句标签ID_COUNT。示例如下。自定义COUNT查询SQL示例。
count(*) 性能
Meiko记录
01-10 396
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。 到底哪种效率是最好的呢？是不是 count(*) 效率最差？ 我曾经以为 count(*) 是效率最差的，因为认知上 selete * from t 会读取所有表中的字段，所以凡事带有 * 字符的就觉得会读取表中所有的字段，当时网上有很多博客也这么说。 但是，当我深入 count 函数的原理后，被啪啪啪的打脸了！
聊一聊count的性能
m0_37561303的博客
04-07 465
在开发的过程中，我们经常有需求要计算一个表的行数，很多人都会想到可以直接使用select count(*) from table。但是随着系统记录不断变多，这条语句也会变慢，今天我么就聊一聊count(*)这个语句如何实现的。 count(*)的实现 在MySQL中count(*)由于引擎的不同，实现的方式也是不一样的。 在MyISAM中有一一个表的总行数存在了磁盘中，使用count(*)可以直接返回 在InnoDB引擎中，执行count()，会把数据一行一行从引擎中读出，然后累计 **这也就造成了为什么
count(1) 和count(*) 性能测试。
cojm55771的博客
03-21 198
总以为count(1) 比count(*)的速度要快，但是事实上经过测试并非我们想象的那样。做测试如下：yang@rac1>create table yangstar as select * from all_object...
聊聊MySQL的COUNT(*)的性能
god-jiang的博客
11-17 5092
前言 基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*)，count(1)或者count(主键)，那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢？ 其实程序员在开发的过程中，在一张大表上统计总行数是非常耗时的一个操作，那么我们应该用哪个方法统计会更快呢？ 接下来我们就来聊一聊MySQL中统计总行数的方法和性能。 count(*)，count(1)，count(主键)哪个更快？ 1、建表并且插入1000万条数据进行实验测试： # 创建测试表 CREATE TABLE `t6` ( `id` int(
理解 mysql 之 count(*)的性能问题
KevinChen2019的博客
01-03 1889
既然说到count(*)，就不能不说一下count家族的其他成员，比如：count(1)、count(id)、count(普通索引列)、count(未加索引列)。而innodb则不同，由于它支持事务，有MVCC（即多版本并发控制）的存在，在同一个时间点的不同事务中，同一条查询sql，返回的记录行数可能是不确定的。对于有些业务场景，新增数据很少，大部分是统计数量操作，而且查询条件很多。count(未加索引列)：它会全表扫描获取所有数据，解析中未加索引列，然后判断是否为NULL，如果不是NULL，则行数+1。
MongoDB count 性能
galoiszhou的博客
08-14 1315
在MongoDB 4.0之前，你可以继续使用count方法来统计文档数量。如果你在使用MongoDB 4.0或之后的版本，建议迁移到，以确保查询的准确性和性能。如果你仅需估算文档数量而不需要精确计数，是更高效的选择。
MySQL中聚合函数count的使用和性能优化
12-14
在MySQL中，聚合函数COUNT()是用于统计特定条件下的数据数量。它有两种基本用途：一是统计某一列非NULL值的数量，二是统计整个...同时，根据数据库的存储引擎和具体需求，可能需要采取其他策略来优化COUNT操作的性能。
mysql之count性能比较
caidie_huang的博客
07-10 2732
mysql之count性能比较 1）count(1)、count(*)、count(列)使用场景 如果要求统计的是表的结果集，使用count(1)或count(*) 如果统计的是列值，使用count(列)，count(列)不统计值为NULL的数据 官方文档如下： 当查询count(主键)时，语义与count(*)、count(1)一样，但是性能存在差异，count(主键)性能最差，...
count（*）和count（1）的区别和性能分析
热门推荐
FeiChangWuRao的博客
04-24 2万+
查询记录数时会用到count，于是就有个问题。有的人用的是count() 有的用的是count(1),区别是什么，这两个的使用场景是什么？我这里主要针对的是MySQL，也许可能在别的引擎就不一定，比如别的搜索引擎会不会对count()有优化这个我就不确定。 首先你要你要知道这个count()是一个聚合函数，括号里面不仅仅可以填和1还可以填别的比如说字段什么的。count(1)如果你给的条件是主键是...
【原】SQL语句性能研究——Count
weixin_30411819的博客
09-22 402
最近做的项目，需要用到很多的Count语句。 比如Count(*) FROM E_Table WHERE [date] > '2008-1-1' AND istrue = 0 由于操作的数据比较大（400万以上），所以使用了两个数据库，一个用于更新，执行频繁的Insert、Update操作，把索引建在了主键id上，另一个数据库定时复制前一个数据库的数据，用于检索查询，在[date]字段...
count(1) 与count(*) 的性能
勿在浮沙筑高台
09-09 899
count(1) 与count(*) 的性能 count(expr) count聚合函数统计返回expr表达式值不为Null的行数，返回值为bigint。如果没有匹配到任何行数，则返回0。 但是count()又有些不同，count()整张表的行数，不论是否列为Null。 myIsam myIsam存储引擎查询count()是非常快速的，因为myIsam独立维护一个值来存储表的记录数，所以统计行数的...
rubygem-mixlib-log-3.0.9-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
C# BMS上位机源码解析：串口通信与数据库存储的关键技术实现
最新发布
08-18
基于C#语言开发的BMS（电池管理系统）上位机软件的关键技术。文章首先阐述了上位机软件在电池管理系统中的重要性，随后重点讲解了串口通信和数据库存储两个核心技术模块的具体实现方法。对于串口通信部分，文中通过具体的C#代码示例演示了如何利用SerialPort类完成数据的读写操作，并强调了预设串口协议带来的良好扩展性。针对数据库存储方面，则展示了借助ADO.NET或Entity Framework技术实现与SQL Server数据库交互的方式，包括建立连接、执行SQL语句等步骤，从而确保能够高效地保存从串口接收到的数据，以便进一步进行数据分析和处理。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是从事嵌入式系统、物联网设备或电池管理系统开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解C#环境下BMS上位机开发流程的学习者；旨在帮助开发者掌握串口通信和数据库存储两大核心技能，提高其解决实际项目中类似问题的能力。 其他说明：文中提供的示例代码有助于读者更好地理解和实践文中提到的概念和技术点，在此基础上可根据自身项目的特定需求做适当调整和优化。
基于MATLAB的考虑时间相关性的蒙特卡洛风电光伏功率场景生成方法 - Monte Carlo Simulation
08-18
内容概要：本文介绍了两种基于蒙特卡洛方法的风电和光伏功率场景生成方法，分别是普通蒙特卡洛方法和考虑时间相关性的蒙特卡洛方法。普通蒙特卡洛方法通过随机生成风速和光照强度来计算功率，但未考虑时间相关性。而考虑时间相关性的蒙特卡洛方法则利用多元高斯分布构建时间相关性，从而更真实地反映风电和光伏出力的变化情况。文中详细描述了这两种方法的具体步骤，并通过对比分析展示了考虑时间相关性的方法能更好地模拟实际场景。最后，通过后向削减法筛选出典型场景及其概率。 适合人群：从事电力系统规划、调度和运营的专业人士，以及对风电和光伏功率预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行风电和光伏功率预测的项目，旨在提高预测准确性，优化电力系统的运行和管理。 其他说明：本文由作者原创编写，提供了详细的理论背景和实施步骤，并附有参考文献供进一步研究。
MATLAB实现数字基带信号编码及功率谱分析：涵盖多种编码方式的技术详解与应用 · 编码方式
08-18
内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现常见的数字基带信号编码方法及其功率谱分析。涵盖了单极性和双极性非归零码、归零码、差分码、数字双相码、密勒码、AMI码和HDB3码等多种编码方式。每种编码方式都配有详细的程序注释和技术文档，帮助读者理解其特性和应用场景。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，如生成基础波形的函数nrz_generator、计算并绘制功率谱的函数plot_power_spectrum以及各种编码器的具体实现。通过对不同编码方式的频谱分析，展示了它们各自的特点和适用范围。 适合人群：对数字通信系统感兴趣的工程技术人员、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解数字基带信号编码原理及其功率谱特性的人群。通过实际编程练习，掌握不同类型编码的生成方法和频谱特点，为后续研究和应用打下坚实基础。 其他说明：文档不仅提供理论解释，还包括大量实用的MATLAB代码片段，便于读者动手实践。同时，通过对比不同编码方式的功率谱，直观地展示了各自的优缺点，有助于选择最适合特定应用场景的编码方式。
MySQL无过滤count性能解析与InnoDB优化策略
在MySQL中，无过滤条件的`COUNT(*)`操作涉及到不同存储引擎的行为和性能优化。首先，我们来深入理解这两种主要的存储引擎：MyISAM和InnoDB。 1. **MyISAM**: - MyISAM存储引擎将表的总行数作为元数据存储在磁盘上...
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