SQL1:SELECT count(1) from( SELECT a.id AS "id"FROM ims_customer a left join ims_customer_bind_user cbu on cbu.customer_id=a.id LEFT JOIN sys_user u ON u.id = cbu.user_idLEFT JOIN sys_office o ON o...
杜绝select count(COL) from tablename where COL2 =‘value’的出现。 如果表没有主键,那么count(1)比count(*)快。 如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快。 如果表只有一个字段,count(*)最快。 count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表。明显前者...
一般查询慢主要这几个原因: 1.数据被大量相同时间戳的数据覆盖过,导致碎片多,开源版数据导出再导入就行了。(企业版支持在线重组) 2.乱序比较多。 数据库建模优化不够,可以参考:https://www.taosdata.com/tdengine-engineering/21550.html 4.最好在最新版(当前为 3.3.4.3)上测试,确保数据库本身版本处于最优。
mysql> select count(1) from test; count(1) +---+ 4429754 1 row in set (1.39 sec)单表统计需要这么长时间。按时间段查询,也一样很慢。mysql> select count(1) from test f where f.createdDate >= '2015-01-01 00:00:00' and f.createdDate <= '2015-12-15 23:59:59'; count(1) +-...
简介:我说 SELECT COUNT(*) 查询很慢,面试官让我回去等通知 前方 上篇SQL 进阶技巧(下)中提到使用以下 sql 会导致慢查询 SELECT COUNT(*) FROM SomeTableSELECT COUNT(1) FROM SomeTable复制代码 原因是会造成全表扫描,有位读者说是有问题的,实际上针对无 where_clause 的COUNT(*),MySQL 是有优化的,优化器...
我的mysql一共就几万条记录,结果使用下面的sql语句速度很慢 select count(id) FROM mytb select count(*) FROM mytb 具体原因网上有很多分析,就不多说了。 发现改成这样这样查询,速度会快很多 select count(id) FROM mytb where id<>-1 select count(*) FROM mytb where id<>-1 ...
5台同样配置的机器 1台pd+tidb,1台tidb,3台kv docker部署 cpu 24核 内存 94g 固态硬盘 240g sql> SELECT count(1) from wifi [2017-12-21 17:01:29] 1 row retrieved starting from 1 in 3m 26s 266ms (execution: 3m 26s 249ms, fetching: 17ms) count(1) 368492775
(如果test的列b有索引的话count(distinct col)的方式会不一样,走的是group by,但同样还是会比count(col)慢的,这个大家可以自己试一下)。 我们可以同样做一个执行1000次看花费的时间来做一个直观的对比。 declare@nint,@aintset@n=1while@n<=1000beginselect@a=count(b)fromtestset@n=@n+1end...
大表查询慢 mysql select coun 大表查询慢 MySQL SELECT COUNT 引言 在使用MySQL数据库时,我们经常会遇到查询大表的需求。然而,当表中的数据量非常庞大时,执行查询操作可能会变得非常缓慢。特别是在执行SELECT COUNT(*)语句时,由于需要遍历整个表并计算行数,所以执行时间会更长。本文将介绍导致大表查询缓慢的原因,...
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...