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本篇文章给大家带来的内容是关于mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的优化，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。一个单表中包含有6000w+的数据,然而你又不能拆分.需要分别统计表中有多少数据,A产品有多少,B产品有多少这几个数据.
在为优化之前.表结构如下,为了隐藏内容我将相应字段做了模糊化处理.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
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这个一个常规的InnoDB的表格,所以它的count(*)比起MyISAM的效率慢很多,InnoDB所显示的row的行数不很准确,所以在这这里我需要统计一下.有这么几个策略.
共计61500000数据
count(*) 耗时 1539.499s
count(1) 耗时 907.581s
count(A) 对索引进行count.
count(test6) 对主键进行count.
无一例外,由于这个表没有优化好上面无论哪一种都需要几千秒的时间,这个是我们无法忍受的.
下面我们开始着手分析处理这个问题.
预期整个表的count(*)应该在200s以内为正常,100以内为良好,50以内为优秀.
首先我将里面test6抽取了出来,单独形成了一个表.对其进行操作.
共计61500000数据
count(*) 耗时10.238s
count(1) 耗时8.710s
count(test6) 对主键进行count.耗时12.957s
其中count(1)的效率最高,比最慢count(pk)速度提升了52.0%.
将你能确定的字段改为最优值,例如:
varchar更为char.虽然varchar可以自动分配存储空间的大小但是.varchar需要使用1到2个额外的字节来记录字符串的长度,增加它的update的操作时间,
datetime改为timestamp后者在1978-2038年之间
最后使用count(1)检验的时候最快耗时,168s.虽然有些慢但是可以接受.
总结:
重新设计你表中的字段,尽量优化它的长度.不要一味使用过多的varchar.
使用count(1)而不是count(*)来检索.
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以上就是mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的优化的详细内容，更多文章请关注木庄网络博客！
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