SELECTCOUNT(DISTINCTcolumn_name)FROMtable_name; 1. 序列图分析 为了更直观地理解COUNT()函数的执行过程,我们可以使用序列图来表示。以下是第一次执行COUNT()函数时的序列图: TableMySQLUserTableMySQLUser发送 COUNT() 查询执行全表扫描返回记录数返回查询结果 结论 虽然COUNT()函数在第一次执行时可能会比较慢,但...
步骤1:使用索引 使用索引是提高查询速度的常用方法。确保在需要统计数量的字段上创建索引,可以大大加快查询速度。 -- 创建索引ALTERTABLEyour_tableADDINDEXidx_your_column(your_column); 1. 2. 步骤2:避免使用COUNT(*) 在实际应用中,尽量避免使用COUNT(*),如果只是为了获取数量,可以使用其他方法代替。 -- 改用...
而是MySQL做了专门的优化，count （ * ）肯定不是null，按行累加。
count(*):不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count(*)肯定不是null,按行累加。 所以结论很简单:「按照效率排序的话,count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*),所以建议读者,尽量使用count(*)。」 「注意」:这里肯定有人会问,count(id)不是走的索引吗,为什么查询效率和其他的差不多呢?
公司来了一位架构师,看我用count(*)统计数据总数。 对我说,你怎么用count(*)统计数据,count(*)太慢了,要是把数据库搞垮了怎么搞, 用count(1)。吓得我赶紧换成了count(1)。 count(1) 性能就比count(*)高吗? 记得有次面试时,面试官也问我类似这样的问题,mysql统计数据总数count(*)和count(1)哪个效率...
这就是为什么count函数会越来越慢的原因。大数据量下的如何快速统计行数 这里有两个考虑的因素：绝对精准和允许误差。如果在极大数据量下，允许有误差产生。那么我们可以提前维护一个变量count，通过记录表中的增删改操作，对这个变量做相应的加减。这样在获取行数时，只需要查询这个变量就可以快速获取结果了。如果要求...
首先是关于mysql的count(*),count(PK), count(1)哪个快的问题。 实现结果如下: 并没有什么区别!加上了WHERE子句之后3个查询的时间也是相同的,我就不贴图片了。 之前在公司的时候就写过一个select count(*) from table的SQL语句,在数据多的时候非常慢。所以要怎么优化呢?
count(1):InnoDB引擎遍历整张表,但不取值。server层对于返回的每一行,放一个数字1进去,判断是不可能为空的,按行累加。 count(字段): 如果这个“字段”是定义为not null的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为null,按行累加; 如果这个字段定义允许为null,那么执行的时候,判断到有可能是null,还要把值...
count(1)对于 MyISAM 引擎，count(1) 和 count(*) 的 逻辑是一样的。对于 InnoDB 引擎，按照官方...
中,我和你介绍了在mysql中,count()实现原理,以及count()的各种使用方式,和他们之间的差异,以及执行效率的比较,看完之后,想必你不会在说,count(*)执行效率是最慢的了吧,经过mysql优化后的count(*)的执行效率和count(1)已经不相上下了,但是当表中的数据量很大的时候,无论何种形式的count(),执行的效率都会很低...