应使用php自动采样比对告警，用pdo::query()精确计数并白名单校验表名，超大表改用explain或tablesample抽样，历史数据按月分表并建联合索引，异常阈值需结合业务动态定义。
直接看表行数变化就能判断数据是否异常增长，但靠人工查 SELECT COUNT(*) 不可持续——得让 PHP 定期自动采样、比对、告警。
用 PDO::query() 安全获取表行数，别信 SHOW TABLE STATUS
MySQL 的 SHOW TABLE STATUS 返回的 Rows 是估算值，尤其在 InnoDB 下误差可能达 20%；真正监控趋势必须用精确计数。但直接拼接表名进 SQL 有注入风险，必须用白名单校验或预处理（虽然 COUNT(*) 本身不带变量，表名仍需过滤）。
- 只允许字母、数字、下划线的表名，用正则
/^[a-zA-Z0-9_]+$/过滤 - 执行前先查
information_schema.tables确认表真实存在，避免报错中断流程 - 超大表（>1000 万行）加
SQL_NO_CACHE防止干扰查询缓存，但更要考虑改用采样估算（见下节）
大表监控必须跳过全表 COUNT(*)，改用 EXPLAIN 或采样
对千万级表执行 COUNT(*) 可能锁表数秒，拖慢业务且不可控。此时应切换策略：优先读 EXPLAIN SELECT * FROM table_name 的 rows 字段（比 SHOW TABLE STATUS 更实时），或用随机抽样法估算。
- 抽样语句示例：
SELECT CEIL(COUNT(*) * 100) FROM (SELECT 1 FROM table_name TABLESAMPLE SYSTEM (1)) t（MySQL 8.0.19+ 支持） - 若版本不支持
TABLESAMPLE，可用ORDER BY RAND() LIMIT 1000+ 比例推算，但注意RAND()在大表上也慢 - 记录每次采用的方法（精确 / EXPLAIN / 抽样），后续趋势分析时需统一口径，否则波动是方法导致而非数据导致
存储历史记录用时间戳分区表，别堆在单表里
监控表如果只建一个 monitor_log，每天存 10 张表 × 4 次采集 = 40 行，一年就 1.4 万行——看似不多，但加上索引、JOIN 查询趋势图时，性能会明显下降。
- 按月分表，如
monitor_log_202404，用date_format(NOW(), '%Y%m')动态生成表名 - 每张分表加联合索引：
(table_name, collect_time)，避免查某张表历史时全表扫描 - 写入前用
INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE防止重复采集造成脏数据
真正的难点不在怎么取数，而在定义“异常增长”——是环比涨 50% 就告警？还是连续 3 次增速 >20%？这个阈值必须结合业务节奏调，比如日志表周五晚突增可能是正常，而用户表突增就得立刻看。
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