当表的数据达到亿级别时,使用SELECT COUNT(*) FROM table会变得特别慢,主要是因为以下几个原因: 全表扫描:SELECT COUNT(*) FROM table通常会导致全表扫描,除非有一些优化手段被应用(例如使用覆盖索引)。当你执行这样的查询,数据库实际上需要读取表中的每一行以计算总数。亿级别的数据意味着有十亿条记录需要被扫描。
mysql表 主键字段 count,速度很慢,耗时将近30s 从执行计划可以看出: explain SELECT COUNT(rule_id) AS dataCount FROM `sku_safe_stock_rule`; 原理分析: Select tables optimized away SELECT操作已经优化到不能再优化了 (MySQL根本没有遍历表或索引就返回数据了) 由此可以看出 本sql语句执行解析后,直接在 mysq...
而count(id) 还需要把数据返回给MySQL Server端进行累加计数。 最后count(字段)需要筛选不为null字段,效率最差。 四种计数的查询性能从高到低,依次是: count(*) ≈ count(常量) > count(id) > count(字段) 对于大多数情况,得到计数结果,还是老老实实使用count(*) 所以推荐使用select count(*),别跟select ...
首先count()肯定是不为null的,所以他不用进行非空判断,并且MySQL已经对count()进行优化了。 总体性能排序 按照效率排序的话,count(字段)<count(主键id)<count(1) 约等于 count(*)。因为mysql对count(*)有优化,认为是取行数,不需要把字段取出来
select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL，可以看到确实运行很慢，要 40 多秒左右，确实很不正常~mysql> select count(*) from api_runtime_log;+---+| count(*) |+---+| 5718952 |+---+1 row in set (42.95 sec)我们再去看下表结构，看上去貌似也挺正常的~存在...
count(1) 用select count(1) from tb_user 耗时0.753s 同样遍历整张表,但不取值,server层对返回的每一行,放一个数字1进去,判断是不可能为空的,按行累加。 count(字段) 用select count(user_name) from tb_user 耗时1.436s 分为两种情况,字段定义为not null和null ...
MySQL COUNT() 函数 MySQL 索引 MySQL 分区表 通过以上方法,可以有效解决MySQLCOUNT()函数慢的问题,提高数据库查询性能。 相关搜索: "select count()"非常慢 mysql还原非常慢 MySQL组 - 非常慢 ManyToMany上的Django .count()变得非常慢 mysql count速度慢 ...
select count(*)应该是一个比较常用的语句,用来统计记录行数。 但是,慢慢地你会发现,这个语句越来越慢了,为什么呢? count(*) 的实现方式 首先,我们来看下它的实现方式。 MySQL 中,不同的存储引擎,count(*)的实现方式是不同的。 1、MyISAM 引擎,表级锁,不需考虑事务,比较简单粗暴,直接将表的总行数存储在...
8.0.18 版本的确比较慢,于是谷歌之。。原因是官方针对 mysql 8.0.18 做一个改动: 如果buffer_pool 将近用完,并行扫描时涉及的到page几乎不会再进入到缓存,导致select count(*) 这种全表扫描每次都要物理读;同等情况下,MySQL 之前的版本 比如 8.0.16 或者 5.7的版本可以进入加载更多的 page 到缓存,因此性能差别...