Count(*)数据的查询总结

本文总结了查询Count(*)的两种情况。一是针对单表数据的查询,通过where条件筛选,将is_anchor=1的数据在页面展示。在controller中将字段值放入map,mapper文件中的SQL对应处理。二是查询多张表数据,关键在于where后的条件设置,通过重新编写count(*)实现。在dao层提供了相应的代码实现。

1、第一种情况是条件只需要查询一张表中的数据,

主要的SQL语句:

<!-- 分页查询主播列表-->
	<select id="findAnchor" resultMap="AppUserResultMap">
		SELECT
			ta.id,
			ta.nickname,
			tl.title,
			tlv.type as anchorType,
			tlv.cash_deposit as cashDeposit,
			ta.phone
		FROM
			t_app_user ta
		LEFT JOIN t_liveroom tl ON ta.id = tl.anchor_id
		LEFT JOIN t_liveinfo tlv ON ta.id = tlv.user_id and tlv.status=1
		WHERE
			ta.is_anchor = 1
		<if test="id != null and id != '' ">
			AND ta.id = #{id,jdbcType=BIGINT}
		</if>
		<if test="phone != null and phone != ''">
			AND ta.phone = #{phone,jdbcType=VARCHAR}
		</if>
		<if test="nickname != null and status != '' ">
			AND ta.nickname = #{nickname,jdbcType=VARCHAR}
		</if>
		<if test="order != null and order != ''">
			order by  ${order}
	    </if>
	    
		<if test="pageNumber != null  and pageSize !=null ">
			limit  #{pageNumber,jdbcType=INTEGER},#{pageSize,jdbcType=INTEGER}
	     </if>
	</select>
	

这个查询主要是查询一张表中的数据,看where 的条件就能看出来。

需要在页面中显示这张表中的数据,只需要把is_anchor=1这个字段值存储到pageable中即可,那就只需要在controller中把

字段的值存在map中即可,但是需要注意的是key值对应的是mapper文件中的映射值。

key是与mapper文件中字段映射的

mapper文件中的查询总条数的SQL语句:

<!-- 统计记录数 -->
	<select id="count" resultType="long">
		SELECT COUNT(id) FROM T_APP_USER a
		<where> 
			<include refid="where_column" />
		</where>
	</select>
	

 2、页面查询出多张表中的数据

  主要思路是重新书写一个count(*),重点是where后的条件。

<!-- 统计记录数 -->
	<select id="countLiveinfo" resultType="long">
		SELECT
		  count(*)
		FROM
			t_liveinfo tl
		LEFT JOIN t_app_user ta ON tl.user_id = ta.id
		<where> 1=1
			<if test="id != null ">
				AND tl.user_id = #{id,jdbcType=VARCHAR}
			</if>
			<if test="phone != null ">
				AND ta.phone = #{phone,jdbcType=VARCHAR}
		    </if>
			<if test="nickname != null ">
				AND ta.nickName = #{nickname,jdbcType=VARCHAR}
			</if>
			<if test="type != null ">
				AND tl.type = #{type,jdbcType=VARCHAR}
			</if>
			<if test="statuss != null ">
				AND (tl.status = #{statuss,jdbcType=INTEGER} or tl.status = 2)
			</if>
		</where>
	</select>
	

接下来就是实现层的实现:

dao层的代码:

这样查询页面中多张表的数据就实现了。

<think>我们面对的是大数据表上的COUNT(*)查询优化问题。根据引用内容,特别是引用[1]和引用[3],我们可以总结出以下优化方法: 1. **存储引擎选择**:MyISAM引擎直接维护行数计数器,因此COUNT(*)非常快。但是,MyISAM不支持事务,且在实际生产环境中,尤其是使用InnoDB作为主存储引擎时,我们可以考虑在从库中使用MyISAM表(如引用[1]所述)来加速COUNT(*)查询。 2. **避免全表扫描**:COUNT(*)在InnoDB中需要扫描表(或者使用二级索引)来计数,因此在大表上可能很慢。我们可以通过以下方式优化: - 使用近似值(如引用[1]中提到的从库MyISAM表,或者使用数据库提供的估算机制,如PostgreSQL的reltuples)。 - 添加有效的WHERE条件,并确保该条件上有索引,以减少扫描的数据量(引用[1]中的子查询优化分页查询就是一个例子)。 3. **子查询优化**:引用[1]中展示了一种通过子查询避免深度分页的方法,这种方法也可以用于优化COUNT(*)吗?实际上,COUNT(*)通常不需要分页,但我们可以通过类似思路将大查询分解。 4. **使用汇总表**:如果不需要实时精确的计数,可以创建一张汇总表,定期更新总数。 5. **利用二级索引**:InnoDB中,二级索引比主键索引小,因此如果存在二级索引,优化器可能会选择扫描二级索引来计数(因为二级索引的叶子节点包含主键值,但不需要包含所有列,所以体积更小)。 6. **避免使用COUNT(列名)**:引用[3]明确指出,COUNT(列名)与COUNT(*)语义不同,且性能可能更差(因为需要检查列是否为NULL)。因此,要统计行数,一定要用COUNT(*)。 7. **分布式查询优化**:引用[4]提到分布式查询执行计划优化,对于分布式数据库(如OLAP系统),COUNT(*)可以通过并行扫描多个分片并汇总结果来加速。 具体优化策略如下: ### 1. 使用近似值(适用于可接受误差的场景) - 如引用[1]所述,在从库中将表改为MyISAM(但注意主从同步和表结构变更的管理)。 - 使用数据库的元数据估算(如MySQL的`SHOW TABLE STATUS`,但注意该值不精确): ```sql SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name'; ``` 返回结果中的`Rows`字段是估算值。 ### 2. 精确计数优化 - **添加过滤条件并利用索引**:如果查询有条件,确保该条件上有索引,这样COUNT(*)可以只扫描索引而不扫描全表。 例如: ```sql SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01'; ``` 在`order_date`上建立索引可以加速。 - **使用覆盖索引**:如果表有二级索引,InnoDB会优先选择最小的索引来扫描(因为二级索引通常比主键索引小)。因此,可以创建一个小的二级索引来加速COUNT(*)。但注意,添加索引会带来写入开销。 - **汇总表**:创建一个表,专门记录各个表的行数,并在每次增删时更新该表(通过触发器或应用层逻辑)。例如: ```sql CREATE TABLE table_counts ( table_name VARCHAR(64) PRIMARY KEY, row_count BIGINT ); ``` 然后,查询时直接: ```sql SELECT row_count FROM table_counts WHERE table_name = 'orders'; ``` - **分片计数**:在分布式数据库中,可以将COUNT(*)分解为多个分片上的并行查询,然后汇总结果。 ### 3. 改写查询避免全表扫描 引用[1]中提到的子查询优化方法虽然用于分页,但我们可以借鉴其思路:通过索引快速定位到起始位置,然后读取少量数据。但是,对于COUNT(*)这种需要整个表计数的操作,这种方法不直接适用。不过,如果我们只需要满足某个条件的行数,且该条件有索引,那么查询可以很快。 ### 4. 从库专用于计数查询 如引用[1]建议,在从库上执行COUNT(*)查询,避免影响主库。如果从库允许,可以将其中的表改为MyISAM(但要注意主从复制的一致性,因为主库是InnoDB,从库是MyISAM可能不被支持,需要单独处理)。 ### 5. 避免使用COUNT(列名) 坚持使用COUNT(*)来获得正确的行数,并避免COUNT(列名)可能带来的性能问题(引用[3])。 ### 6. 使用物化视图 部分数据库支持物化视图(如PostgreSQL),可以创建物化视图来存储聚合结果,并定期刷新。 ### 7. 并行查询 在支持并行查询数据库(如PostgreSQL, Oracle)中,可以启用并行查询来加速COUNT(*)。 ### 示例:汇总表实现 步骤: 1. 创建汇总表: ```sql CREATE TABLE total_orders ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, table_name VARCHAR(100) NOT NULL, count BIGINT NOT NULL ); INSERT INTO total_orders (table_name, count) VALUES ('orders', 0); ``` 2. 使用触发器维护(或在应用层维护): ```sql DELIMITER // CREATE TRIGGER after_orders_insert AFTER INSERT ON orders FOR EACH ROW BEGIN UPDATE total_orders SET count = count + 1 WHERE table_name = 'orders'; END;// DELIMITER ; -- 类似地,创建删除和更新(如果软删除)的触发器 ``` 3. 查询时: ```sql SELECT count FROM total_orders WHERE table_name = 'orders'; ``` ### 分布式环境下的优化(引用[4]) 在分布式OLAP系统中,COUNT(*)操作可以分解为多个节点并行执行。例如: ```sql SELECT COUNT(*) FROM large_table; ``` 可以分解为: ```sql -- 在每个分片上执行 SELECT COUNT(*) AS shard_count FROM shard_large_table_N; ``` 然后汇总所有分片的结果。 ### 总结 - **精确计数**:使用汇总表(实时更新)或利用索引(带条件查询)。 - **近似计数**:使用元数据估算(如`SHOW TABLE STATUS`)或从库MyISAM表(引用[1])。 - **分布式/并行计数**:利用分布式系统的并行能力(引用[4])。 - **避免全表扫描**:通过索引和条件减少扫描范围。 最后,注意:COUNT(*)在InnoDB上由于MVCC机制,需要扫描表来得到当前事务可见的行数,因此无法像MyISAM那样直接返回计数器。所以,在InnoDB上优化COUNT(*)的核心是减少扫描量。 ### 相关问题 1. 如何在InnoDB引擎上加速COUNT(*)查询? 2. 什么是汇总表?如何维护汇总表的数据一致性? 3. 在分布式数据库中如何优化COUNT(*)查询? 4. 为什么MyISAM引擎的COUNT(*)比InnoDB快? 5. 如何利用数据库元数据快速获取表行数的近似值?</think>### 优化大数据表 `COUNT(*)` 查询性能的深度指南 在大数据表上执行 `COUNT(*)` 查询时,性能瓶颈主要源于全表扫描的 I/O 开销和 MVCC 事务隔离机制。以下是经过验证的优化策略(结合引用内容): --- #### **1. 存储引擎优化** [^1][^3] - **MyISAM 计数器机制** 在从库中将表改为 MyISAM 引擎(仅适用于只读场景): ```sql ALTER TABLE large_table ENGINE=MyISAM; -- 从库执行 SELECT COUNT(*) FROM large_table; -- 毫秒级响应 ``` *原理*:MyISAM 直接维护行数计数器,无需扫描数据文件。 - **InnoDB 二级索引优化** 添加精简的二级索引(比主键索引体积小 30-70%): ```sql CREATE INDEX idx_compact ON large_table(lightweight_column); ``` *原理*:InnoDB 优先扫描最小索引(引用[3])。 --- #### **2. 精确计数优化** - **条件过滤 + 索引** 通过 WHERE 子句缩小扫描范围: ```sql -- 添加时间范围索引 CREATE INDEX idx_date ON orders(order_date); SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01'; -- 索引加速[^2] ``` - **子查询分页优化** [^1] 避免深度分页的全表扫描: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ( SELECT id FROM large_table WHERE deleted = 0 ORDER BY id LIMIT 1000000, 1 -- 仅扫描定位点 ) AS tmp; ``` --- #### **3. 近似计数方案** | **方法** | 误差率 | 速度 | 实现方式 | |------------------------|--------|----------|------------------------------| | **元数据估算** | 5-10% | 毫秒级 | `SHOW TABLE STATUS LIKE 'table'` | | **物化视图** | 0% | 毫秒级 | 定期刷新汇总表[^1] | | **Redis 计数器** | 0% | 微秒级 | 应用层维护增量计数 | **物化表示例**: ```sql -- 创建汇总表 CREATE TABLE table_counts ( table_name VARCHAR(100) PRIMARY KEY, count BIGINT ); -- 定时刷新(每天) REPLACE INTO table_counts SELECT 'large_table', COUNT(*) FROM large_table; ``` --- #### **4. 分布式优化** [^4] 在 OLAP 系统(如 ClickHouse/Doris)中: ```sql -- 利用分布式执行引擎 SELECT COUNT(*) FROM distributed_table OPTION( parallel_workers = 32, -- 并行度 data_skip_index = 'min_max' -- 跳数索引 ); ``` *原理*:将查询分解到多节点并行执行,通过跳数索引跳过无关数据块。 --- #### **5. 架构级优化** - **读写分离** 将 `COUNT(*)` 路由到从库执行,避免主库性能抖动。 - **冷热数据分离** 将历史数据归档到压缩存储: ```sql -- 归档一年前数据 CREATE TABLE archive_2023 LIKE large_table; INSERT INTO archive_2023 SELECT * FROM large_table WHERE create_time < '2023-01-01'; ``` --- ### 性能对比 | **优化方案** | 扫描数据量 | 响应时间 | 适用场景 | |----------------------|------------|------------|------------------| | 全表扫描 (InnoDB) | 100% | 分钟级 | 小表 | | 二级索引扫描 | 30-70% | 秒级 | 通用 | | MyISAM 计数器 | 0% | 毫秒级 | 只读从库 | | 分布式并行查询 | 5-20% | 亚秒级 | PB 级数据 | --- ### 总结与推荐 1. **优先尝试** ```sql -- 添加条件 + 索引 SELECT COUNT(*) FROM table WHERE indexed_column = value; ``` 2. **备选方案** - 只读场景:MyISAM 引擎[^1] - 实时要求低:物化视图 - 海量数据:分布式执行[^4] 3. **绝对避免** ```sql SELECT COUNT(column) FROM table; -- 可能漏计 NULL 且更慢[^3] ``` > 📌 **关键结论**:`COUNT(*)` 在 InnoDB 上的性能取决于**扫描数据量的大小**,而非 `COUNT(1)` 或 `COUNT(*)` 的语法差异(二者性能相同)[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证 `COUNT(*)` 查询是否使用了索引覆盖扫描? 2. 在分库分表场景下如何高效实现全局 `COUNT(*)`? 3. MyISAM 的计数器机制在事务处理中有哪些缺陷? 4. 如何利用 Redis 实现高并发场景下的近似计数? 5. 分布式数据库中跳数索引(Skip Index)的工作原理是什么?[^4]
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