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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一、前言：说到sql优化其实其涉及范围比较大，如可以从：数据类型的指定、存储引擎的选择、sql语句如何编写、相关业务表如何设计等各个方面进行综合考量设计。本篇文章中不细谈这些内容，重点是讲解慢sql查询语句的大致优化思路。二、优化过程：大致思路：定位慢sql -> explain执行计划分析sql -> 根据sql分析结果采取相应的优化措施1. 定位慢查询：1.1. 根据页面的加载速度
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2023-10-03 11:43:11
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# MySQL COUNT 慢的优化方案
在使用MySQL进行数据分析和报表生成时，`COUNT`函数被广泛应用。但在面对大数据量时，`COUNT`操作可能变得非常缓慢，导致整体查询性能下降。下面，我们将探讨如何优化这些`COUNT`操作，以提高效率。
## 1. 问题背景
假设我们有一个用户行为记录表，表结构如下：
```sql
CREATE TABLE user_actions (
文章目录1 count(*)的实现方式2 用缓存系统保存计数3 在数据库保存计数4 不同的count用法的性能区别4.1 count(主键id)4.2 count(1)4.3 count(字段)4.4 count(*)是例外 1 count(*)的实现方式在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，执行count(*)的时候会直接返回
select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法。 count方法可以返回表内精确的行数，每执行一次都会进行一次全表扫描， 以避免由于其他连接进行delete和insert引起结果不精确。 在某些索引下是好事，但是如果表中有主键，count(*)的速度就会很慢，特别在千万记录
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2018-10-10 21:13:00
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简介这几天要搬运老项目中的报表查询语句，并且是从oracle数据库里搬过来，一路上总结了一些优化经验，写下来给大家参考一下原查询语句这个也不算最初的查询，最初的查询是oracle的语句，先得翻译成mysql的语句。这里简单讲一下翻译的步骤： 1.所有带有(+)，转成mysql的时候变成外连接 2.所有的在mysql中有区别的函数要转换 3.Start with 树形结构查询的语句在mysql中没有
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2023-09-05 12:31:12
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# MySQL中的COUNT函数慢问题
## 介绍
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种Web应用和数据存储场景。在使用MySQL时，我们经常会使用COUNT函数来统计某个表中的记录数量。然而，有时候我们会发现COUNT函数的执行速度非常慢，导致查询性能下降。本文将探讨MySQL中COUNT函数慢的原因，并提供一些优化策略来解决这个问题。
## COUNT函数的基本用法
原创
2023-10-13 03:38:38
253阅读
导读在开发中一定会用到统计一张表的行数，比如一个交易系统，老板会让你每天生成一个报表，这些统计信息少不了sq
原创
2021-08-06 14:09:06
2093阅读
在开发中一定会用到统计一张表的行数，比如一个交易系统，老板会让你每天生成一个报表，这些统计信息少不了sql中的count函数。 在Mysql中的不同的存储引擎对count函数有不同的实现方式。 MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返…
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2021-07-30 10:19:29
241阅读
问题描述mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多，都不是很高，实际使用中，博客表2万条数据就耗时1秒多，效果不堪。在可以为 null 的字段上统计，效率更低。数据如下：select count(*) from blog;select count(1) from blog;select count(id) from blog;(三个差不多，统计25826行，耗时：1
原创
2022-01-14 11:29:44
1020阅读
# MySQL 多表计数慢的原因及优化方法
在使用 MySQL 数据库进行复杂查询时，尤其是涉及多表联接（JOIN）时，性能问题常常显现出来。其中，计数操作（COUNT）可能会成为性能瓶颈。本文将探讨导致这一问题的原因，并提供一些优化建议。
## 造成多表计数慢的原因
多个原因可能导致 MySQL 在执行多表计数时效率低下，以下是一些主要原因：
1. **缺乏索引**：在大数据量的表中，缺
原创
2024-09-07 04:00:30
724阅读
# 如何实现"主键 mysql 慢 count"
## 引言
在MySQL数据库中，使用COUNT函数可以对表中的记录数进行统计。然而，当表中包含大量数据时，对整个表进行COUNT操作可能会导致性能问题，尤其是当表中有主键约束时。本文将介绍如何通过优化查询以实现“主键mysql慢count”。
## 整体流程
下面是实现“主键mysql慢count”的整体流程。
```mermaid
jo
原创
2024-01-19 08:41:11
18阅读
# 如何优化MySQL中的Count查询
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到一些性能问题，比如MySQL中的Count查询慢。今天，我们来教你如何优化这个问题，帮助你提高查询效率。
## 流程概述
下面是优化MySQL中的Count查询的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 分析查询语句 |
| 2. | 确定查询条件 |
| 3. | 使用索引
原创
2024-05-14 07:02:25
67阅读
## 解决MySQL查询count慢的问题
在进行MySQL查询时，经常会遇到查询`count`慢的情况，这是因为在执行`count`操作时，MySQL会扫描整个表来计算结果。针对这个问题，我们可以通过一些优化方法来提高查询速度，让`count`操作更加高效。
### 问题原因分析
MySQL在执行`count`操作时，通常会使用全表扫描的方式来计算结果。当表数据量较大时，这种全表扫描会导致
原创
2024-04-08 04:59:44
492阅读
# MySQL count查询慢问题的解决方法
## 1.问题描述
在使用MySQL进行count查询时，有时会出现查询速度较慢的情况。本文将教会新手开发者如何解决这个问题。
## 2.问题分析
在解决问题之前，我们需要先了解整个问题的流程。下面是这个问题的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[问题描述] --> B[问题分析]
B --> C[解
原创
2023-08-21 06:46:38
308阅读
# MySQL Left Join 导致查询 COUNT 慢的原因及优化方案
## 一、背景
在数据库操作中，`LEFT JOIN` 是一种常见的 `JOIN` 操作，用于从一个表中选取所有记录并与另一个表进行匹配。当左边表中的记录没有在右边表中找到匹配时，右边表的结果会以 `NULL` 补充。然而，在某些情况下，使用 `LEFT JOIN` 可能会导致查询的 `COUNT` 操作变得非常缓慢
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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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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# 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
原创
2024-08-28 05:19:06
32阅读
# 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 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-01-08 07:08:22
173阅读
