mysql 查询优化 ~ select count 知多少

最新推荐文章于 2024-08-29 04:03:05 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/danhuangpai/p/10119724.html

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#数据库

本文探讨了MySQL中查询数据总量的不同方法及其效率。包括MyISAM和InnoDB引擎的特点，以及使用COUNT(*)与其他COUNT函数的区别。文章指出，在大多数情况下，SELECT COUNT(*)是最优选择。

一简介:今天咱们来聊聊mysql的查询总数

二具体介绍

1 从引擎层面说

myisam myisam的扫描总行数是非常快的,这是因为myisam会将表的总行数存储起来,定期维护,但是注意,一旦加入where条件,这个优势就会消失

innodb innodb 的扫描总行数随着数据量的增大越来越慢,innodb自身因为MVCC机制,不同事务读取的总行数可能不同,所以维护一个单独的总行数没有什么意义

2 从查询方式说起

1 select count(*) 2 select count(primary) 3 select count(非paimary) 4 select count(1)

分析思路

1 要考虑值是否是NULL 2 要考虑从B+树读取记录 3 统计字段的大小

执行效率 1=4 > 2 > 3

三总结

1尽量选择 select count(*) ,因为count(*)做过优化,并不取值和进行NULL判断,更不必考虑统计字段的大小

2 对于select count(*)的explain,如果辅助索引很小,会按照辅助索引走,如果大,就按照主键来走了,基于成本

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优化SELECT语句是MySQL数据库开发中的一项核心技能。通过合理设计索引、理解查询优化器、巧妙改写查询语句以及持续的性能监控与调优，可以显著提升应用程序的响应速度和用户体验。实践证明，即使是微小的改动，也可能带来巨大的性能提升。因此，作为开发者，不断学习和实践这些优化技巧，是提升自身专业能力的重要途径。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。

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...eId"]." and";};$array1[0]= $this->db->query('select count(customer_id) as `count` '.$str2.' where '.$str3." year(create_time)=".$_POST["CreateTime"]." and month(create_time)='01'"); $arra...

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<think>好的，我现在需要帮助用户优化一个包含千万级数据的MySQL表中执行SELECT COUNT(*)查询的性能。首先，我得理解用户的问题场景。用户可能有一个非常大的表，执行COUNT(*)的时候速度很慢，想要优化这个查询的性能。首先，我应该回忆一下MySQL中COUNT(*)的工作原理。COUNT(*)在没有WHERE条件的情况下会统计表中的所有行数。对于不同的存储引擎，比如InnoDB和MyISAM，处理方式可能不同。MyISAM会缓存行数，所以COUNT(*)很快，但InnoDB因为MVCC机制，需要实时计算，导致速度变慢，尤其是大表的时候。用户的表是InnoDB，所以这里可能需要考虑如何绕过InnoDB的实时行数计算。接下来，考虑用户可能的解决方案。首先，检查是否真的需要精确的行数。如果用户只是需要估计值，可以使用EXPLAIN中的rows字段或者查询information_schema.tables中的TABLE_ROWS。不过这可能不够准确，特别是当表经常更新的时候。如果用户确实需要精确的计数，那么可能需要考虑其他方法。比如维护一个计数器表，每次插入或删除时更新这个计数器。这种方法在写入频繁的情况下可能会有性能问题，但读取的时候非常快。不过，用户的应用场景是否允许这样的设计呢？需要根据具体情况判断。另外，可以考虑使用覆盖索引。如果COUNT(*)带有WHERE条件，那么合适的索引可以加快查询速度。例如，如果WHERE条件中的列有索引，MySQL可以只扫描索引而不需要访问数据行，从而提升速度。所以，用户可能需要检查他们的查询是否有条件，并创建合适的索引。还有一种方法是使用汇总表。定期运行一个任务，将行数统计到另一张表中，这样查询的时候直接从汇总表获取数据。不过这样会有一定的延迟，需要根据业务需求来决定是否可以接受。用户提到的是SELECT COUNT(*)而没有WHERE条件，所以覆盖索引可能不适用，因为COUNT(*)在没有条件时会扫描主键索引。InnoDB的主键索引是聚集索引，所以扫描起来可能还是比较慢，尤其是当表非常大的时候。另外，可以考虑使用近似值。例如，使用SHOW TABLE STATUS命令，里面的Rows字段虽然不精确，但对于某些场景可能足够。或者使用像Percona的pt-query-digest工具来估算。还有一个点，MySQL 8.0引入了并行查询的功能，可能对COUNT(*)有帮助，但需要确认用户的MySQL版本是否支持，并且是否启用了相关配置。另外，是否可以考虑分库分表？如果表实在太大，单表查询性能无法满足，可能需要水平拆分，但这对应用架构改动较大，需要权衡利弊。最后，物理上的优化，比如使用更快的存储设备，或者优化服务器配置，比如增加内存，让更多的数据可以被缓存，从而减少磁盘I/O。不过这可能属于硬件层面的优化，用户可能希望从查询或数据库设计层面解决。总结一下，可能的优化方法包括： 1. 使用近似值代替精确值。 2. 维护计数器表或触发器。 3. 利用汇总表定期统计。 4. 检查是否有合适的索引（如果带WHERE条件）。 5. 升级MySQL版本或调整配置参数。 6. 考虑分库分表或使用其他存储引擎。需要进一步了解用户的具体情况，比如是否有WHERE条件，表的结构，存储引擎，MySQL版本等，才能给出更具体的建议。但根据现有信息，可以提出这些常见的优化策略。</think>### 优化千万级数据表`SELECT COUNT(*)`性能的方法 #### 1. **避免直接使用`SELECT COUNT(*)`** - **InnoDB存储引擎特性**：InnoDB的`COUNT(*)`需要实时扫描表（或最小的二级索引）来统计行数，因涉及MVCC机制，无法直接缓存结果[^1]。对于千万级数据表，此操作可能耗时数秒甚至更久。 - **替代方案**： - **近似值**：通过`SHOW TABLE STATUS`或查询`information_schema.tables`获取估算值： ```sql SELECT TABLE_ROWS FROM information_schema.tables WHERE table_name = 'your_table' AND table_schema = 'your_database'; ``` - **专用计数器表**：创建一个表（如`row_counter`），通过触发器或业务逻辑在数据增删时更新计数器，直接查询该表获取精确值[^2]。 #### 2. **利用覆盖索引优化带条件的统计** 如果需统计满足特定条件的行数（如`SELECT COUNT(*) FROM table WHERE status = 'active'`）： - **创建覆盖索引**：对`status`字段建立索引，使得查询仅扫描索引而非数据行： ```sql ALTER TABLE your_table ADD INDEX (status); ``` - **性能提升**：索引大小通常远小于数据行，可显著减少I/O操作。 #### 3. **使用汇总表定期统计** - **实现方式**：通过定时任务（如每日）将统计结果写入汇总表： ```sql CREATE TABLE stats_table ( id INT PRIMARY KEY, row_count BIGINT, last_updated TIMESTAMP ); -- 定时更新 REPLACE INTO stats_table (id, row_count, last_updated) VALUES (1, (SELECT COUNT(*) FROM your_table), NOW()); ``` - **适用场景**：允许一定延迟的统计需求（如报表系统）。 #### 4. **分库分表与分布式统计** - **水平拆分**：若单表数据量持续增长，可将表按规则（如时间、哈希）拆分为多个子表，分别统计后汇总结果。 - **工具支持**：通过中间件（如Vitess、ShardingSphere）或应用层聚合实现。 #### 5. **调整MySQL配置** - **增大缓冲池**：确保`innodb_buffer_pool_size`足够大（通常设为物理内存的70%-80%），使索引和数据常驻内存。 - **启用并行查询**（MySQL 8.0+）：通过`innodb_parallel_read_threads`参数提升扫描速度。 #### 6. **其他注意事项** - **避免频繁统计**：通过缓存（如Redis）存储结果，定期刷新。 - **监控表碎片**：定期执行`OPTIMIZE TABLE`或`ALTER TABLE ... ENGINE=InnoDB`减少碎片对扫描性能的影响。 --- ### 示例代码：计数器表实现 ```sql -- 创建计数器表 CREATE TABLE row_counter ( table_name VARCHAR(64) PRIMARY KEY, count BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 ); -- 插入初始化数据 INSERT INTO row_counter (table_name, count) VALUES ('your_table', (SELECT COUNT(*) FROM your_table)); -- 通过触发器更新（插入/删除时） DELIMITER // CREATE TRIGGER after_insert AFTER INSERT ON your_table FOR EACH ROW BEGIN UPDATE row_counter SET count = count + 1 WHERE table_name = 'your_table'; END; // CREATE TRIGGER after_delete AFTER DELETE ON your_table FOR EACH ROW BEGIN UPDATE row_counter SET count = count - 1 WHERE table_name = 'your_table'; END; // DELIMITER ; -- 查询行数 SELECT count FROM row_counter WHERE table_name = 'your_table'; ``` ---