原文:提高MSSQL数据库性能(1)对比count(*) 和 替代count(*) 文章准备的数据库: Atricles 表   数据量60690000条数据 ArticleID 主键自增列+自动建立的聚集索引,ATitle nvarchar(100)  Acontent varchar(2000) CreateDate DateTime(8) 首先要说的是:select count(*) from table,那么count(*) 和 count(主键) count(文本列)效率比较:  这里

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了! 从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.  如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的. 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1),用c

1. count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的.但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少. 如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的.因为count(),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1),用count(),sql会帮

数据测试:见图 sql 语句见分晓: SELECT COUNT(*) c1 ,COUNT(ADDRESS) c2 FROM test 显而易见,count(*)统计的是结果集的总条数,count(字段名)统计的是该字段值不为null的总条数

假如一张表中有如下的数据: 当使用select Count(*) from TableName表示获取表中数据记录的条数: 有时候可以通过select Count(列名) from TableName来等价于select Count(*) from TableName,但是下面的情况就不会等价 SELECT COUNT(*),COUNT(Name) FROM dbo.Members 结果是: select Count(columnName) from TableName 表示查询列名column

数据表:其中IT002的Fname是null. 执行sql: ) FROM T_Employee 结果: 结论:COUNT(*)统计的是结果集的总条数,而COUNT(FName)统计的则是除了结果集中 FName 不为空值(也就是不等于 NULL)的记录的总条数.

count(*) 对 innodb 而言,它需要把数据从磁盘中读取出来然后累计计数:而 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,所以执行 count(*) 会直接返回这个数,如果有 where 条件则和 innodb一样.那么如何优化 count(*) ?一个思路是使用缓存,但是需要注意双写一致的问题(双写一致性后文缓存章节会做介绍).还可以专门设计一张表用以存储 count(*). 对于 count(主键 id )来说,InnoDB 引擎会遍历整张表,把每一行的 id 值都取出来,返回

count(*)和count(列)根本就是不等价的,count(*)是针对于全表的,而count(列)是针对于某一列的,如果此列值为空的话,count(列)是不会统计这一行的. 也就是说count(列)会用到索引,并且会过滤掉该列为null的那行. 而count(*)是全表扫描,并且只要某一条数据有一列不为null,那就会统计到这条数据. count(1)可以理解为表里有一列数据都为1的列. count(*),执行时会把星号翻译成字段的具体名字,效果也是一样的,不过多了一个翻译的动作,比固定值的

很多人都有过这样的问题吧   在SQL中填充空值与NULL有什么区别 现在我以一个实例给大家分享一下自己的想法  恳请大家给予批评也指正 谢谢 创建一个监时表 CREATE TABLE #temp ( name VARCHAR(50) ) 填充三条资料 如下: INSERT INTO #tempVALUES ( NULL )INSERT INTO #tempVALUES ( 'Tom' )INSERT INTO #tempVALUES ( '' ) 使用如下语法查询 SELECT COUNT(n

SQL语句中count(1)count(*)count(字段)用法的区别 在SQL语句中count函数是最常用的函数之一,count函数是用来统计表中记录数的一个函数, 一. count(1)和count(*)的区别 1. count(1)和count(*)的作用: 都是检索表中所有记录行的数目,不论其是否包含null值. 2. 区别:但是count(1)比count(*)效率更高 二 . count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段

参考:https://blog.csdn.net/qq_32719287/article/details/79513164 1.sql 语句中count()有条件的时候为什么要加上or null. 如count(province = '浙江' or NULL) 这部分,为什么要加上or NULL,直接count(province='浙江')有什么问题吗?不就是要找province = '浙江'的数据吗,为什么要计算NULL的数据. 答案:因为当 province不是浙江时 province='浙

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv') data.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }

SQL语句中count(1)count(*)count(字段)用法的区别 在SQL语句中count函数是最常用的函数之一,count函数是用来统计表中记录数的一个函数, 一. count(1)和count(*)的区别 1. count(1)和count(*)的作用: 都是检索表中所有记录行的数目,不论其是否包含null值. 2. 区别:但是count(1)比count(*)效率更高 二 . count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段

一.AVG() 求平均值注意AVE()忽略NULL值,而不是将其作为“0”参与计算 二.COUNT() 两种用法 1.COUNT(*) 对表中行数进行计数不管是否有NULL 2.COUNT(字段名) 对特定列有数据的行进行计数忽略NULL值 三.MAX().MIN() 求最大.最小值 都忽略NULL 四.SUM() 可以对单个列求和,也可以对多个列运算后求和 忽略NULL值,且当对多个列运算求和时,如果运算的列中任意一列的值为NULL,则忽略这行的记录. 例如: SUM(A+B+C),A.B.C

SQL中distinct的用法   1.作用于单列 2.作用于多列 3.COUNT统计 4.distinct必须放在开头 5.其他 在表中,可能会包含重复值.这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值.关键词 distinct用于返回唯一不同的值. 表A: 表B: 1.作用于单列 select distinct name from A 执行后结果如下: 2.作用于多列 示例2.1 select distinct name, id from A 执行后结果如下: 实际上

  C#调用SQL中的存储过程中有output参数,类型是字符型的时候一定要指定参数的长度.不然获取到的结果总是只有第一字符.本人就是由于这个原因,折腾了很久.在此记录一下,供大家以后参考! 例如: CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, ), ), @RoleID int output AS DECLARE @Count int -- 查找是否有相同名称的记录 SELECT @Count = Count(RoleID) F

Case具有两种格式.简单Case函数和Case搜索函数. --简单Case函数 CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END --Case搜索函数 CASE WHEN sex = '1' THEN '男' WHEN sex = '2' THEN '女' ELSE '其他' END 这两种方式,可以实现相同的功能.简单Case函数的写法相对比较简洁,但是和Case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判断式. 还有一个需要

in和exists执行时,in是先执行子查询中的查询,然后再执行主查询.而exists查询它是先执行主查询,即外层表的查询,然后再执行子查询. exists 和 in 在执行时效率单从执行时间来说差不多,exists要稍微优于in.在使用时一般应该是用exists而不用in 如果子查询得出的结果集记录较少,主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少,子查询中的表大,又有索引时使用exists.IN时不对NULL进行处理. not exists 和 not in 比较时,

  二进制数据包的解析一般是借助C#等语言,在通讯程序中解析后形成字段,再统一单笔或者批量(表类型参数)提交至数据库,在通讯程序中,存在BINARY到struct再到table的转换. 现借助CLR提供基本的INT2HEX(小端)等函数,在SQL中直接解析数据包.   基本函数 [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction(Name = "Time2UTCBin")] public static SqlBinary Time2UTCBin(DateTi

count()与count(*)比较: 如果你的数据表没有主键,那么count()比count(*)快 如果有主键的话,那主键(联合主键)作为count的条件也比count(*)要快 如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的啦 count(*) count() 两者比较.主要还是要count()所相对应的数据字段. 如果count()是聚索引,id,那肯定是count()快.但是差的很小的. 因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(?),用coun

当前有两个表,sgroup与sgroupuser,两者通过gKey关联,而sgroup表记录的是组,而sgroupuser记录是组中的用户,因此在sgroupuser中不一定有数据.需要使用Left Join获取数据: Linq语法如下: var sg = (from g in dc.sgroup                     join gu in dc.sgroupuser on g.gKey equals gu.gKey into l                     fro