千万级数据,count统计如何优化?SQL出来的数据分页很快,加个总记录统计严重影响速度

wdx2008 2010-08-28 04:22:48
count(0),count(id),count(*)都试过了差别不大,另外id也有索引
SQL2005有什么新特性可以方便统计吗?
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cctsong 2010-08-28
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查询语句的关联是不是很多啊?
civilman 2010-08-28
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数据库的表里增加"统计信息".
你在企业管理器里把表打开,就能看到一项是"统计信息",依据自己的统计条件,建立统计信息,这样sql会自动统计的,有点类似于索引.

你可以用sql自带的数据库引擎优化顾问,让他自动优化索引和统计信息,很方便的.
在这个科技高速发展的时代,经历了PC时代几乎人手一台电脑,随之衍生出站长这个概念;移动互联网时代几乎人手一部智能手机,智能手机一般都会安装很多应用,目前应用呈爆发式的增长;随着产业的不断深入发展,小程序的发展也日益壮大,应用涵盖各个领域;如今一个公司就可能有多个软件应用,对于软件开发商来说,急需一套分析系统帮助软件运营,如果单独开发一个分析系统去针对一个软件进行分析的话,成本会非常的大,这个成本包含开发成本以及以后的维护成本。为了解决了上述的问题,我们开发出了一套云产品:亿级动态数据统计分析系统,本系统可以支持所有的终端  (Web端、移动端、小程序端等 )数据统计,只要简单的使用sdk就可以接入我们的系统,软件开发商可以很轻松的对软件使用的情况进行监控,及时辅助公司对该软件的运营。该产品历经2年的实践,商业价值极高。本套案例是完全基于真实的产品进行开发和讲解的,同时对架构进行全面的升级,采用了全新的 Flink 架构+Node.js+Vue.js等,完全符合目前企业级的使用标准。对于本套课程在企业级应用的问题,可以提供全面的指导。Flink作为第四代大数据计算引擎,越来越多的企业在往Flink转换。Flink在功能性、容错性、性能方面都远远超过其他计算框架,兼顾高吞吐和低延时。Flink能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。也就是说同时支持流处理和批处理。Flink将流处理和批处理统一起来,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。Flink技术特点1. 流处理特性支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理支持带有事件时间的窗口(Window)操作支持有状态计算的Exactly-once语义支持高度灵活的窗口(Window)操作,支持基于time、count、session,以及data-driven的窗口操作支持具有Backpressure功能的持续流模型支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理Flink在JVM内部实现了自己的内存管理支持迭代计算支持程序自动优化:避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作,中间结果有必要进行缓存2. API支持对Streaming数据类应用,提供DataStream API对批处理类应用,提供DataSet API(支持Java/Scala)3. Libraries支持支持机器学习(FlinkML)支持图分析(Gelly)支持关系数据处理(Table)支持复杂事件处理(CEP)4. 整合支持支持Flink on YARN支持HDFS支持来自Kafka的输入数据支持Apache HBase支持Hadoop程序支持Tachyon支持ElasticSearch支持RabbitMQ支持Apache Storm支持S3支持XtreemFS课程所涵盖的知识点包括:Flink、 Node.js、 Vue.js、 Kafka、Flume、Spring、SpringMVC、Dubbo、HDFS、Hbase、Highcharts等等  企业一线架构师讲授,代码在老师指导下可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。   

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