一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

当需要对表进行ddl操作如加索引.增删列时,数据量小时直接在线修改表结构影响不大当表达到百万.千万数据就不能直接在线修改表结构 下面是具体的过程:1.备份数据select * from ih_order into outfile '/bak/order.txt';mysql> select * from ih_order into outfile 'D:/bak/order.txt';Query OK, 10001000 rows affected (1 min 30.18 sec) 2.复制原

Sql server:(连接数据库后,点击当前数据库再新建查询) select count(c.name),o.name from syscolumns c left join sysobjects o on c.id=o.id group by o.name MySql: select count(t.table_name),c.table_name from information_schema.columns c left join INFORMATION_SCHEMA.TABLES t

insert into pntmall_point_detail(PNTMALL_PNT_ID,PNTMALL_PNT_DT,PNTMALL_VALIDITY,PNTMALL_LASTUPDATEDT, PNTMALL_RPTPNT_ID,PNTMALL_HAIERUID, PNTMALL_OPTYPE_ID,PNTMALL_OPTYPE_DESC, PNTMALL_NUM,PNTMALL_EXPDT,HPT_REDEMPT_POINT, HPT_LEFT_POINT,HPT_FULLREDEM

今天公司两个远端的数据库主从同步有点问题,查看下wordpress库下所有表的表的条目? mysql> use information_schema;Database changedmysql> select table_name,table_rows from tables where TABLE_SCHEMA = 'wordpress'order by table_rows desc;+-----------------------+------------+| table_name |

CREATE TABLE #RowCounts(NumberOfRows BIGINT,TableName VARCHAR(128)) EXEC sp_MSForEachTable 'INSERT INTO #RowCounts SELECT COUNT_BIG(*) AS NumberOfRows, ''?'' as TableName FROM ?' SELECT TableName,NumberOfRowsFROM #RowCounts ORDER BY NumberOfRows DESC

本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级.千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果).希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"   需要优化的查询:使用explain      出现了Using temporary:      有分页时出现了Using filesort则表示使用不了索引,需要根据下面的技巧来调整语句      rows过多,或者几乎是全表的记

一:Count(*) 的实现方式? - 要明确的是,在不同的 MySQL 引擎中,count(*) 有不同的实现方式. - MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高(前提是不加where条件). - 而 InnoDB 引擎就麻烦了,它执行 count(*) 的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数. 二: 为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样,也把数字存起来呢? - 因为即使是在同一个时刻的多个查询,

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

0.背景 自从大家对于MySQL数据库的稳定性有了更高的追求后,经常有小伙伴有这样的疑问,对于count(*)这样的操作,有没有正确的姿势,或者有没有可以优化的地方? 但答案比较残酷,如果已经使用了正确的索引,那么基本上没有可以优化的地方.一旦出现慢查询了,它就是慢查询了,要改,只能自己计数或者通过其他搜索平台来做. 今天,就一起来看看为什么会这样,并对大家日常会遇到的一些的困惑进行解答. 1.count(*)的实现方式 据说,MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count

MySQL的COUNT()函数理解 标签(空格分隔): MySQL5.7 COUNT()函数 探讨 写在前面的话 细心的朋友会在平时工作和学习中,可以看到MySQL的COUNT()函数有多种不同的参数,从而会有不同的统计方式,本文正是出于此目的一探究竟. 主要内容&你能获得什么 辨析COUNT(*).COUNT(1).COUNT(0).COUNT(列名).COUNT(DISTINCT 列名)的区别和作用. 探讨 基本理解 COUNT()函数用来统计表的行数,也就是统计记录行数,很好理解.查看My

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 在实际开发过程中,统计一个表的数据量是经常遇到的需求,用来统计数据库表的行数都会使用COUNT(*),COUNT(1)或者COUNT(字段),但是表中的记录越来越多,使用COUNT(*)也会变得越来越慢,今天我们就来分析一下COUNT(*)的性能到底如何. 1.COUNT(1).COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快? 执行效果: COU

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_85ead02a0101csci.html MYSQL千万级数据量的优化方法积累 1.分库分表 很明显,一个主表(也就是很重要的表,例如用户表)无限制的增长势必严重影响性能,分库与分表是一个很不错的解决途径,也就是性能优化途径,现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢,同事的做法是将其散列到100个表中,分别从members0到members99,然后根据mid分发记录到这些表中,牛逼的

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

今天在说Mysql查询优化之前,我先说一个常见的面试题,并带着问题深入探讨研究.这样会让大家有更深入的理解. 一,Mysql数据库中一个表里有一千多万条数据,怎么快速的查出第900万条后的100条数据? 怎么查,谁能告诉我答案?有没有人想着,不就一条语句搞定嘛 select * from table limit 9000000,100; 那我们试试,去执行下这个SQL看看吧 看见了吗,查了100条数据用了7.063s.这能算的上是快速查询吗,估计没人能接受了这种速度吧!基于这个问题,我今天就要说

查询重复的字段需要创建索引,多个条件则创建组合索引,各个条件的索引都存在则不必须创建组合索引 有些情况直接使用GROUP BY HAVING则能直接解决:但是有些情况下查询缓慢,则需要使用下面其他的方法 以下是本人整理出来的查询重复数据的SQL,适用于千万级数据量的MYSQL数据库. 1.适用于整数类型的 ; 2.分组排序 SELECT UId FROM ( ,) rank,@grp:=a.UId FROM ( ,) AS b )AS t ; 3.适用于字符串类型,包含中文 ) ; 4.适用于字

作为传统的关系型数据库,MySQL因其体积小.速度快.总体拥有成本低受到中小企业的热捧,但是对于大数据量(百万级以上)的操作显得有些力不从心,这里我结合之前开发的一个web系统来介绍一下MySQL数据库在千万级数据量的情况下如何优化提升查询速度. 一.基本业务需求 该系统包括硬件系统和软件系统,由中科院计算所开发的无线传感器网络负责实时数据的监测和回传到MySQL数据库,我们开发的软件系统负责对数据进行实时计算,可视化展示及异常事件报警监测.宫殿的温湿度等数据都存储在data表中,由于业务需要,