mysql大表中count()的用法以及mysql中count()的优化

来源：互联网 2024-10-13 02:07:24

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.

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&#39;0&#39;,  `A` bit(1) NOT NULL DEFAULT b&#39;0&#39;,  `B` bit(1) NOT NULL DEFAULT b&#39;0&#39; ,  PRIMARY KEY (`test5`),  KEY `test6` (`test6`) USING BTREE,  KEY `A` (`A`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

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