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百万级数据count(1)慢怎么处理?
brook_whh
2019-11-28 02:19:15
百万级数据count(1)慢怎么处理?
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带我飞的云
2020-05-15
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https://blog.csdn.net/dfy11011/article/details/106143617
乐大师
2020-04-29
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这个数量级应该不是问题。 我针对count()谢过5篇总结文章。这里简单说下: 1.如果表内有自增张字段(最好也是主键),在没有where 的情况且表记录不做删除情况下,可以使用max(主键) 2.如果是有where,取一个区间,可以max(主键)-min(主键)+1来获得 3.count(*)和count(1),根据官方文档说明没有性能区别,建议使用前者 4.count(字段)这种用法,如果字段没有null值,则与count(*)一致;如果有null值存在,其不会统计null行 5.如果不要求精确可以使用explain+sql 来获得估算值,误差大约10%左右; information_schema.`TABLES表内存储有所有表的估算值。
天空张三
2020-04-28
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这个量级的数据mysql无解。 建议你把数据做成宽表,同步到
Elasticsearch
,
Elasticsearch
最适合做聚合分析。
liangtu
2020-02-29
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在腾讯云上最烂的mysql上,100W条记录,零点几秒。 如果id是自增且连续的的,取max,或者最后一条记录就行。 如果不要求精确,可以查元数据表。
zjcxc
2019-12-31
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正常速度,取决于你的硬件
另外,mysql不支持单查询并行,所以这种处理它的效率很低,你可以尝试自己在程序中并行分段查询
qq_25073223
2019-12-30
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加索引吧!
count性能分析
jslqa67
2019-12-20
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刚写完一个同类问题,把写的答案再贴一遍 方法1:改用MyISAM引擎,InnoDB引擎执行count(*)的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数,所以效率低。(语句后面有where条件时候用MyISAM引擎效率也会大打折扣。) 方法2:用 redis 做个计数器 方法3:分表
学海无涯-回头是岸
2019-12-05
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看是否用到了 主键索引吧。
sxq129601
2019-12-05
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不带条件可以查tables表
brook_whh
2019-12-05
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都没有这方面的经验吗?现在是700万数据大概统计要7秒左右,不要百度的回单count(字段)>count(1)>count(*)之类的,或者是通过触发器来做,我想学一下大神用mysql碰到一定数量级的情况,是怎么考虑的。
落伍的鱼
2019-12-03
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你这个count不是主键,修改程序增加统计字段
道玄希言
2019-12-02
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百万数据, 就一个count 应该是毛毛雨啊...
基于Flink构建亿
级
用户全端
数据
统计分析系统
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...
count
过
慢
?原理 解决方案
Count
(*) 实现原理
数据
量大如何
count
(*)? 1 为啥
COUNT
(*)
慢
? 因为MVCC多版本并发控制的原因,就算在同一时间内
count
(*)的数量也不一定相同。 MyISAM 表虽然
count
(*) 很快,但是不支持事务; show table status 命令虽然返回很快,但是不准确; InnoDB 表直接
count
(*) 会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。 2 解决方案 优缺点 1 缓存保存计数 优点:解决
count
过
慢
问题 缺点:会有分布式..
关于 MySQL
百万
数据
量的
count
(*) 查询如何优化?
明确需求 对这个问题有兴趣是源于一次开发中遇到要统计人数的需求。类似于“得到”专栏的订阅数。 但是我的
数据
量比这个大很多,而对
数据
的准确性要求就不那么高。所以首先要明确需求。其他答案有的说了用缓存,有的答案对比了
count
(*)、
count
(1)的区别,都很好,但是我认为还是要看一下题主的场景。我根据我实际开发的经验总结如下几个方面,FYI。
数据
量大/准确性要求低/请求量大 这种场景一般是...
关于mysql
百万
级
别
数据
条件查询过
慢
问题以及
count
()过
慢
关于mysql
百万
级
别
数据
条件查询过
慢
问题
海量
数据
分页
count
慢
问题如何解决?
问题描述 众所周知,我们分页查询分两个SQL,一个是统计分页数量,第二个是分页查询。 分页数量是前段展示总数(仅仅是展示效果) 但是在海量
数据
的情况下是非常消耗性能的。 甚至会导致接口数分钟才能返回的情况 如何
处理
借我问题的最好的方式就是不让问题发生,查询
count
慢
的最好解决方案就是不
count
. 我们仔细想一想,在海量
数据
的情况下,我们显示
count
的意义大不大? 假设一页分十条,一千万
数据
就得分100万页,找展示个共一千万条
数据
意义其实不大。 ...
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