列出 SQL 数据库行数最多的前十张表,你要几秒?

在一次DB开发会议上,讨论了如何快速获取数据库中数据量最大的前十张表。通过使用statistics而非直接计数,可以更高效地获得所需信息,避免长时间运行查询。深入学习数据库管理知识,掌握statistics的运用,能够显著提升工作效率。

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简单的一个问题,如果你不看接下来的答案,试着想下你会怎么办


想到这问题,是在多年前的 DB 开发例会上。

7 人出席,分别是团队负责人,资深 DB 开发(8 年以上)3 人。3 人 SQL 骨干( 4 年以上)。


“我们的数据库,最大的表有多少数据了?” 负责人问


“大概 2 亿左右”,骨干 C 说


“那么超过 1 亿的有哪些表, 我要个清单”


“可以现场查一遍”,骨干 B 不示弱


“查询怎么写?来 show 一把”


“用 Count 把每个表过一遍”,骨干 A 也说话了


“Talk is cheap, show me the code ” ,负责人等不及了


“ 好像在 Information_schema 下面有类似的视图”, 资深 DB 开了个头,“具体是哪个 Google 下”


(省去 10 分钟...)


得到一个脚本,大约是用 count(*) 来统计每个表的行数,运行了 3 、5 分钟,得到了前 10 的大表。


接着会议继续.... ( 其实我已经没有耐心听了,我只是旁听而已,怕笑趴下....)


其实,写好 SQL 真是第一步,有人戏称一周精通 SQL,我真不好意打击他们。这焦虑给得恰到好处,毕竟人家是要卖课的。没有做出你做不到的事情,怎么好意思收你钱?装也要装出来,20 岁大二,面试百轮,斩获互联网公司年薪 XX 万 Offer,穷游 60 多个国家,练得一身腱子肉。羡慕吧,想学吧,开个微信群收徒。


这个社会就是这样,大部分人都向权威低头!通过这些快速课程加上面试技巧,很快拿到了万把块的工资,过上逍遥的生活,简直春风得意,自觉高人一等。所以造就了上述的资深 DB,纯粹是 YY,满足在自己的幻想里。


我相信我的读者是精明的!


话再说回来,如何快速知道体量最大的前十张表?查 statistics


在学完 SQL 的使用基础上,深入一步就是去学数据库管理方向上的知识。这才是触及数据库核心的事情。就拿 statistics 来说,本质上是给数据库的一些统计信息做实时更新,方便执行计划的选择,类似表有多少数据量,都应该实时更新在元系统表,我们找到这些元数据表,很快就可以得到正确信息。这意味着可以节省你的时间。


另外,超过 5 个人的会议,我认为都是谋财害命!


这事丢给合格的 DBA,很快漂亮的给你办好,每天都可以 mail 你一份。


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《影》非常好看,互联网时代我觉得每个人都需要一个“影”,欢迎你来


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<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何查看数据库中十几张之间的关联关系。用户可能是一位刚接触数据库的新手,或者是一个需要处理现有数据库结构的开发者。首先,我需要明确用户的需求,他们可能想了解之间的关系以便进行查询优化、数据整合或维护数据库结构。 接下来,我应该考虑不同的方法来展示之间的关联。首先想到的是数据库管理系统(DBMS)自带的工具,比如SQL Server的图功能,MySQL Workbench的ER图,或者PgAdmin的ERD工具。这些图形化工具可以直观地显示之间的关系,对于用户来说可能最方便。 然后,如果用户更喜欢使用SQL查询,可能需要查看外键约束。可以通过查询系统或信息模式来获取外键信息。例如,在MySQL中使用INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE,或者在SQL Server中查询sys.foreign_keys。需要具体给出不同数据库系统的查询语句示例,这样用户可以直接应用。 另外,数据建模工具也是一个选项,比如PowerDesigner或ER/Studio,这些工具可以逆向工程生成ER图,但可能需要额外安装和学习成本。用户可能更倾向于使用已有的工具,而不是安装新软件。 还需要考虑文档和设计资料,如果有现有的ER图或设计文档,用户可以直接参考。但如果没有的话,可能需要通过其他方法重建关联关系。 最后,可能需要提到一些第三方工具,比如在线工具或轻量级应用,特别是如果用户使用的数据库没有内置的ER图功能。例如,DbVisualizer或DBeaver这样的通用数据库工具,支持多种数据库,并提供可视化功能。 需要确保回答结构清晰,分点列出不同的方法,并给出具体步骤和示例,方便用户根据自身情况选择合适的方式。同时,提醒用户注意不同数据库系统的语法差异,避免混淆。可能用户没有说明具体使用的数据库类型,所以需要涵盖几种主流数据库的示例,如MySQLSQL Server、PostgreSQL等。 总结下来,回答应该包括以下几个部分:图形化工具、查询系统、数据建模工具、文档和第三方工具。每个部分下给出具体操作步骤和示例代码(如适用),并指出不同方法的优缺点,帮助用户选择最适合他们的方式。</think>在数据库中查看之间的关联关系,可以通过以下方法逐步实现: ### 一、使用图形化工具(最直观) 1. **SQL Server** 打开 SSMS → 右键数据库 → `Tasks` → `Generate Scripts` → 选择所有 → 勾选`Script Foreign Keys` → 生成脚本后查看外键定义 2. **MySQL Workbench** 打开数据库 → 顶部菜单 `Database` → `Reverse Engineer` → 按向导操作 → 自动生成ER图 3. **PostgreSQL (PgAdmin)** 右键数据库 → `Query Tool` → 执行: ```sql SELECT tc.table_name, ccu.table_name AS foreign_table_name, tc.constraint_name FROM information_schema.table_constraints AS tc JOIN information_schema.constraint_column_usage AS ccu ON tc.constraint_name = ccu.constraint_name WHERE tc.constraint_type = 'FOREIGN KEY'; ``` --- ### 二、通过SQL查询外键(通用方法) **1. MySQL示例** ```sql SELECT TABLE_NAME,COLUMN_NAME,CONSTRAINT_NAME,REFERENCED_TABLE_NAME,REFERENCED_COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE WHERE TABLE_SCHEMA = '你的数据库名' AND REFERENCED_TABLE_NAME IS NOT NULL; ``` **2. SQL Server示例** ```sql SELECT fk.name AS ForeignKey, tp.name AS ParentTable, cp.name AS ParentColumn, tr.name AS ReferencedTable, cr.name AS ReferencedColumn FROM sys.foreign_keys fk INNER JOIN sys.tables tp ON fk.parent_object_id = tp.object_id INNER JOIN sys.tables tr ON fk.referenced_object_id = tr.object_id INNER JOIN sys.foreign_key_columns fkc ON fkc.constraint_object_id = fk.object_id INNER JOIN sys.columns cp ON fkc.parent_column_id = cp.column_id AND fkc.parent_object_id = cp.object_id INNER JOIN sys.columns cr ON fkc.referenced_column_id = cr.column_id AND fkc.referenced_object_id = cr.object_id; ``` --- ### 三、逆向工程生成ER图 1. 使用工具:Navicat、DBeaver、PowerDesigner 2. 步骤: - 连接数据库 - 选择"逆向工程"或"Reverse Engineer" - 自动生成包含所有关系的ER图 --- ### 四、分析现有数据特征 当缺少外键约束时: 1. 查找名称相似的字段(如`user_id`可能关联`users.id`) 2. 查询重复值分布: ```sql -- 假设查找order与customer的关联 SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers, COUNT(*) AS total_orders FROM orders; ``` --- ### 注意事项 1. 部分可能通过中间实现多对多关系 2. 有些关联可能没有外键约束(需人工分析) 3. 重点关注: - 字段缀(如`user_`开头的字段) - 自增主键被其他引用的情况 - 多共有的唯一标识字段 建议优先使用数据库自带的图形化工具,若需编程处理,可通过查询`INFORMATION_SCHEMA`获取元数据信息。
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