前言 select count是我们在mysq经常使用的计算数据个数的sql，主要用法有三种，count(*)，count(常量),count(列)。这三种在使用上及效率的区别呢？正文扫描的行数 首先对于效率来说，如下的一张表:CREATE TABLE `tb_user_info` (
`i
转载
2023-07-13 21:40:59
140阅读
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存
转载
2024-06-14 13:43:49
0阅读
用单表接近一千万数据（四列：int，两个varchar，日期时间）测，发现几个效率几乎一致 count(0)=count(1)=count(数字)=count(*)>count(primary key)>count(column) 根据相关解释： 1. count(指定的有效值)--执行计划都会转化 ...
转载
2021-05-02 21:57:49
195阅读
2评论
结论:count(*)>count(1)>count(主键id)>count(字段)原因:count(*)单独做过优化,只扫描普通索引树,并且不会取值,按行累加count(1)遍历表放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加count(主键id)遍历表,解析数据把id值取出来,按行累加<.........
转载
2021-02-26 15:17:10
330阅读
2评论
背景今天团队在做线下代码评审的时候，发现同学们在代码中出现了select count(1) 、 select count(*)，和具体的select count(字段)的不同写法，本着分析的目的在会议室讨论了起来，那这几种写法究竟孰优孰劣呢，我们一起来看一下。讨论归纳先来看看MySQL官方对SELECT COUNT的定义：传送门：https://dev.mysql.com/doc/refman/5
转载
2021-06-03 14:06:28
2271阅读
点赞
mysql的查询效率提升通常可以通过几个方面来回答：数据库设计： 建立索引： 1.避免全表扫描，在设计where，order by的列上建立索引； 2.索引对null值是不生效的，如果查询语句用到了null，则查询引擎会放弃使用索引，比如 select a from table where c is null; 所以建立索引字段的默认
转载
2023-07-13 21:41:08
81阅读
select count (*)、count(1)、count(column)的查询效率如下：
1 count(1) 中的 1 并不是表示为第一个 column
2 count(*) 跟 count(1) 的结果一样，包括对NULL的统计
3 count(column) 是不包括对NULL的统计
4 如果表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快
原创
2012-05-01 12:03:51
741阅读
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择； 2.尽量减少 ： 比如认为COUNT(...
转载
2008-09-09 09:39:00
89阅读
2评论
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择；
2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value&r
转载
精选
2011-08-05 15:39:52
1545阅读
结论:count(*)>count(1)>count(主键id)>count(字段) 原因:count(*)单独做过优化,只扫描普通索引树,并且不会取值,按行累加count(1)遍历表放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加count(主键id)遍历表,解析数据把id值取出来,按行累加co
原创
2021-06-17 19:13:08
1076阅读
列名为主键，count(列名)会比count(1)快。 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快。 如果表多个列并且没有主键，则count(1)的执行效率优于count(*)。 如果有主键，则
转载
2021-06-02 23:46:00
313阅读
2评论
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择； 2.尽量减少 ： 比如认为COUNT(...
转载
2021-11-18 16:53:50
219阅读
2评论
# 教你如何实现Hive Count效率
## 概述
在Hive中，我们经常需要对数据进行统计，其中最常见的操作就是使用`count`函数来统计行数。但是在处理大数据量时，`count`操作可能会变得非常耗时，影响效率。本文将教你如何通过优化来提高Hive Count的效率。
## 流程
首先，让我们看一下整个优化流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2024-05-07 06:29:20
56阅读
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。
转载
2021-06-22 15:38:08
168阅读
在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。需要注意的...
原创
2021-06-22 16:00:39
304阅读
COUNT(*)和COUNT(1)都是对所有结果进行计算。如果有WHERE子句，则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计；如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计。
原创
2024-01-02 10:10:35
180阅读
点赞
Union由于要进行反复值扫描，所以效率低。假设合并没有刻意要删除反复行，那么就使用Union All 两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样。并且字段类型要“相容”（一致）。假设我们须要将两个select语句的结果作为一个总体显示出来，我们就须要用到union或者union allkeyword。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。 union和union
转载
2023-10-21 18:38:28
62阅读
在某些场景下，使用 `LEFT JOIN` 可能导致 `COUNT` 查询的性能显著下降，尤其是在数据量较大的情况下。本文将详细阐述如何优化这种情况，并通过不同的模块加以说明。
### 版本对比
在不同版本的 MySQL 中，`LEFT JOIN` 和 `COUNT` 之间的性能差异显著。以下是各版本的特性对比：
| 特性/版本 | MySQL 5.7
# MongoDB中的find与count操作效率解析
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，通常用于存储和检索大量的非结构化数据。在MongoDB中，`find`和`count`操作是最基本的查询手段，但它们在效率方面有着显著的差异。本文将深入探讨MongoDB中`find`和`count`的使用以及其性能特点，并通过代码示例进行说明。
## 1. MongoDB中的find和co
mysql统计查询count的效率优化问题 涉及到一个问题 就是 mysql的二级索引的问题，聚簇索引和非聚簇索引
转载
2018-08-24 11:09:00
172阅读
2评论
