mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的優化

2020-12-05 百家號

本篇文章給大家帶來的內容是關於mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的優化，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有所幫助。

一個單表中包含有6000w+的數據,然而你又不能拆分.需要分別統計表中有多少數據,A產品有多少,B產品有多少這幾個數據.

在為優化之前.表結構如下,為了隱藏內容我將相應欄位做了模糊化處理.

CREATE TABLE `xxxx` （

`link` varchar（200） DEFAULT NULL,

`test0` varchar（500） DEFAULT NULL,

`test1` varchar（50） DEFAULT NULL,

`test2` int（11） DEFAULT NULL,

`test3` varchar（20） DEFAULT NULL,

`test4` varchar（50） DEFAULT NULL,

`test5` varchar（50） NOT NULL,

`inserttime` datetime DEFAULT NULL,

`test6` bit（1） NOT NULL DEFAULT b'0',

`A` bit（1） NOT NULL DEFAULT b'0',

`B` bit（1） NOT NULL DEFAULT b'0' ,

PRIMARY KEY （`test5`），

KEY `test6` （`test6`） USING BTREE,

KEY `A` （`A`） USING BTREE

） ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

這個一個常規的InnoDB的表格,所以它的count(*)比起MyISAM的效率慢很多,InnoDB所顯示的row的行數不很準確,所以在這這裡我需要統計一下.有這麼幾個策略.共計61500000數據

count(*) 耗時 1539.499s

count(1) 耗時 907.581s

count(A) 對索引進行count.

count(test6) 對主鍵進行count.

無一例外,由於這個表沒有優化好上面無論哪一種都需要幾千秒的時間,這個是我們無法忍受的.

下面我們開始著手分析處理這個問題.

預期整個表的count(*)應該在200s以內為正常,100以內為良好,50以內為優秀.

首先我將裡面test6抽取了出來,單獨形成了一個表.對其進行操作.共計61500000數據

count(*) 耗時10.238s

count(1) 耗時8.710s

count(test6) 對主鍵進行count.耗時12.957s

其中

count(1)

的效率最高,比最慢

count(pk)

速度提升了52.0%.

將你能確定的欄位改為最優值,例如:

varchar更為char.雖然varchar可以自動分配存儲空間的大小但是.varchar需要使用1到2個額外的字節來記錄字符串的長度,增加它的update的操作時間,

datetime改為timestamp後者在1978-2038年之間

最後使用count(1)檢驗的時候最快耗時,168s.雖然有些慢但是可以接受.

總結:

重新設計你表中的欄位,儘量優化它的長度.不要一味使用過多的varchar.

使用count(1)而不是count(*)來檢索.

關於count的詳細介紹

以上就是mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的優化的詳細內容，更多請關注php中文網其它相關文章！

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