머리말
안녕하세요 여러분, Count in MySQL에 대해 얼마나 알고 계시나요?
통계 데이터에 대한 필요성은 일상적인 개발에서도 매우 쉽게 접할 수 있습니다. 또한 MySQL은 다양한 계산 기능을 지원합니다.
자 다음으로 수행하세요. 둘 사이의 차이점과 함정이 있는지 살펴보세요. [추천 학습: MySQL 동영상 튜토리얼]
count(*), count(1), count(id)의 차이점
count의 의미: count()는 집계 함수입니다. 반환된 결과를 설정하고 행별로 판단합니다. 카운트 함수의 매개변수가 NULL이 아닌 경우 누적 값은 1씩 증가하고 그렇지 않으면 추가되지 않습니다. 마지막으로 누적 값이 반환됩니다.
count(필드)는 특별합니다. 조건에 맞는 데이터 행의 총 개수를 반환한다는 의미이며, "필드" 매개변수는 NULL이 아닙니다
서버 계층 원하는 것은 무엇이든 제공합니다 What;
InnoDB는 필요한 값만 제공합니다.
현재 최적화 프로그램은 "행 수를 가져오기" 위해 count(*)의 의미만 최적화하며 다른 "명백한" 최적화는 그렇지 않습니다. done
예:
count(기본 키 ID), InnoDB 엔진은 전체 테이블을 탐색하고 각 행의 ID 값을 가져와 서버 계층에 반환합니다. 서버 계층은 ID를 얻은 후 비워둘 수 없다고 판단하여 한 행씩 누적합니다.
count(1)의 경우 InnoDB 엔진은 전체 테이블을 탐색하지만 값을 검색하지는 않습니다. 서버 계층은 반환된 각 행에 숫자 "1"을 넣습니다. 비어 있을 수 없다고 판단되면 행별로 누적됩니다.
count(필드), 서버에 필드가 필요한 경우 해당 필드를 반환합니다. 필드 값이 너무 크면 통계가 수행되지 않습니다.
count(字段)<count><p><a id="count_32"></a><strong>왜 count(*)가 가장 빠른가요? </strong></p> <p>최적화 프로그램은 작업을 수행하고 통과할 가장 작은 숫자를 찾습니다. </p> <p>InnoDB는 인덱스 구성 테이블입니다. 기본 키 인덱스 트리의 리프 노드는 데이터이고 일반 인덱스 트리의 리프 노드는 기본 키 값입니다. 따라서 일반 인덱스 트리는 기본 키 인덱스 트리보다 훨씬 작습니다. count(*)와 같은 작업의 경우 인덱스 트리를 순회하여 얻은 결과는 논리적으로 동일합니다. 따라서 MySQL 최적화 프로그램은 탐색할 가장 작은 트리를 찾습니다. 논리가 올바른지 확인한다는 전제 하에 스캔되는 데이터의 양을 최소화하는 것은 데이터베이스 시스템 설계의 일반적인 규칙 중 하나입니다. </p> <p><a id="NULL_38"></a><strong>NULL에 대한 몇 가지 함정</strong></p> <pre class="brush:php;toolbar:false">// 数据中存在null值数据 select count(*) from audit_log a; 结果:1 select count(id) from audit_log a; 结果:0
count 결과가 일치하지 않는 것을 볼 수 있습니다. 레코드 수는 1이어야 하지만 count(id)는 0
이것은 count(field) 때문입니다. 계산되지 않습니다. 필드 값은 null입니다
따라서 필드가 비어 있지 않은 필드인 경우 이 문제를 해결하려면 count(*)를 사용해야 합니다.
MyISAM 테이블 count(*)는 빠르지만 트랜잭션을 지원하지 않습니다.
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show table status 명령은 빠르게 반환되지만 정확하지 않습니다.
InnoDB 테이블 직접 카운트(*)는 테이블 전체를 순회하므로 결과는 정확하지만 성능 문제가 발생합니다.
위 내용은 MySQL Count 함수의 사용법 차이 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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