我个人更喜欢用第三种方法,见select count(0)或者select count(*)等非常慢的优化(三)一、故事背景项目组联系我说是有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢。二、原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL)SQL 如下，仅仅就是统计 
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2023-07-21 19:18:29
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对于索引优化真的是门课题，先来研究下最平常的问题，innodb引擎下 怎么让count(*)快一点。 首先需要清楚innodb 默认是对主键建立聚簇索引,如果没有主键，那就是对具有唯一且非空值的索引来代替，如果也没有，innodb内部就会自己维护一个这样的索引。聚簇索引存的是索引+数据,二级索引存的是对主键即聚簇索引的指向。 所以通过上面的猜想 1.表中聚簇索引如果有varchar,te
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2023-07-10 18:46:36
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看看你用到了哪些：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
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2023-07-21 19:24:35
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一、Hadoop 框架计算特性1、数据量大不是问题，数据倾斜是个问题2、jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次 汇总，产生十几个 jobs，耗时很长。原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的3、sum,count,max,min 等 UDAF，不怕数据倾斜问题，hadoop 在 map 端的汇总合并优化，使 数据倾斜不成问题4、count
今天小麦苗给大家分享的是【优化】COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(常量)、COUNT(主键)、COUNT(ROWID)、COUNT(非空列)、COUNT(允许为空列)、COUNT(DISTINCT 列名)等内容，详细过程参考博客：http:...
原创
2021-08-06 14:25:49
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# MYSQL COUNT 优化
## 概述
在MYSQL中，COUNT是一个非常常见的操作，用于统计满足某个条件的行数。然而，当数据量较大时，COUNT操作可能会变得非常耗时，影响系统性能。因此，我们需要对COUNT操作进行优化，提高查询效率。
## 优化步骤
为了实现MYSQL COUNT的优化，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
|
今天在分享会上接触到了CountDownLatch，完会后自己学习一下。CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程的操作执行完后再执行。目录CountDownLatch是什么？ CountDownLatch如何工作？ 在实时系统中的应用场景 应用场景范例CountDownLatch是什么概述CountDownLatch是在java1.5被引入的，
# MySQL优化 COUNT 操作的指南
在日常开发中，如何高效地执行 `COUNT` 查询是一个常见的任务。尤其是在处理大数据集时，合理地优化 `COUNT` 查询可以显著提升性能。本文将指导你完成 MySQL 优化 `COUNT` 的流程，逐步深入，并提供具体的代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 优化 COUNT 的流程
以下是优化 `COUNT` 查询的步骤：
| 步骤
# MongoDB Count 优化
## 简介
在 MongoDB 中，`count()` 是一个用于计算文档数的非常常用的方法。然而，当集合中的文档数量庞大时，`count()` 操作可能会变得相当耗时并且会对性能产生负面影响。本文将介绍一些优化技巧来提高 MongoDB `count()` 操作的性能。
## 1. 集合创建索引
首先，确保在你希望对其进行计数操作的集合上创建了适当的索引
原创
2023-07-17 11:27:15
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传统的关系型数据库中一般都提供sum/min/max/count/avg五种聚合函数的功能，在这方面MongoDB提供了更为全面的聚合统计函数、方法。CountMongoDB中的count和关系型数据库中的count聚合函数的功能一样，都是计算个数，只不过MongDB中计算的是集合中符合条件的文档数量，而关系型数据库中是计算记录的数量。使用方法：db.collection.count(queryD
四 管道优化1、管道序列优化 1)＄match操作符应该尽量出现在管道的前面 ＄match操作符出现在管道的前面时，可以提早过滤文档，加快聚合速度。而且其只有出现在管道的最前面，才可以使用索引来加快查询。 2)管道序列 应该尽量在管道的开始阶段(执行”＄project”、”＄group”或者”＄unwind”操作之前)就将尽可能多的文档和字段过滤掉 3)＄sort +＄matc
count函数优化使用近似值：在某些应用场景中，不需要完全精确的值，可以参考使用近似值来代替，比如可以使用explain来获取近似的值。其实在很多OLAP的应用中，需要计算某一个列值的基数，有一个计算近似值的算法叫做HyperLogLog。更复杂的优化：一般情况下，count()需要扫描大量的行才能获取精确的数据，其实很难优化，在实际操作的时候可以考虑使用索引覆盖扫描，...
原创
2022-01-20 15:37:42
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count函数优化使用近似值：在某些应用场景中，不需要完全精确的值，可以参考使用近似值来代替，比如可以使用explain来获取近似的值。其实在很多OLAP的应用中，需要计算某一个列值的基数，有一个计算近似值的算法叫做HyperLogLog。更复杂的优化：一般情况下，count()需要扫描大量的行才能获取精确的数据，其实很难优化，在实际操作的时候可以考虑使用索引覆盖扫描，...
原创
2021-07-07 10:34:54
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oracle优化之count的优化-避免全表扫描
分类： oracle相关 性能调优 2011-12-06 10:46 152人阅读 评论(0) 收藏 举报
select count(*) from t1
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精选
2012-06-15 13:03:30
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MySQL语句基础优化策略：第一、不使用select * ……这样的语句。 老老实实将需要的字段写出来，如select name……这样的，除非是整张表的数据字段都要使用。第二、永远不要讲or作为顶层条件。 有or的放在括号（）里，顶层条件必须用and。如：where a=1 and b=3 and … or ccc=33 … ， 这种是等于 where ( a=1 and b=3 and …)
一、SQL语句优化1、优化count每次分页操作都要获取一次count（），都需要扫描大量的行（意味着需要访问大量的数据）才能获得精确的结果，因此可以增加汇总表，或者redis缓存来专门记录该表对应的记录数，这样的话，就可以很轻松的实现汇总数据的查询，而且效率很高，但是这种统计并不能保证百分之百的准确。创建一张表用来记录日志表的总数据量：create table log_counter(
logc
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2023-07-10 16:53:02
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想要优化count(*)，首先得了解清楚，MySQL是如何处理count(*)的？在MySQL不同版本、不同存储引擎
单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候 MySQL 单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量。字段尽量使用 TINYINT、 SMALLINT、 MEDIUM_INT 作为整数类型而非 INT，如果非负则加上 UNS
shuffle调优是spark调优的重中之重，在讲解shuffle调优之前，我们首先明确一个概念，什么是shuffle操作？问题：什么是shuffle？答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个st
优化原则：永远是小表驱动大表select * from A where id in(select id from B)
等价于
for select id from B
for select * from A where A.id=B.id
当B表的数据集必须小于A表的数据集时，用in优于exists
也可以不是1，是个常量也行
select * from A where exists(selec
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2023-07-21 19:20:02
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