大型表行数统计优化策略
统计大型数据库表中的行数可能会带来性能挑战。虽然一些文章建议谨慎使用 SELECT COUNT(*)
,但对于拥有海量行数和列数的表来说,其速度仍然是一个值得关注的问题。本文旨在探讨一种与数据库厂商无关的,用于精确统计大型表行数的方法。
数据库厂商无关方案
最简单、最可靠的方法是使用标准的 COUNT(*)
函数。现代数据库系统即使对于大型表也对该函数进行了优化,因为它只需要读取足够的数据来估算行数。因此,COUNT(*)
是首选方案。
SQL Server 近似方案(超出本文范围)
虽然 SQL Server 存在一些潜在的近似方案,但这些方法不在本文讨论范围内。
其他注意事项
-
COUNT(1)
和COUNT(PrimaryKey)
在行数统计方面与COUNT(*)
等效。 - 使用表分区可以提高
COUNT(*)
在超大型表上的性能。 - 如果表频繁更新,则从
COUNT(*)
获取的行数可能由于挂起的交易而并非完全准确。
SQL Server 示例
对于一个大约包含 14 亿行和 12 列的表,使用 COUNT(*)
并带有 NOLOCK
提示的以下查询在 5 分钟 46 秒内完成:
SELECT COUNT(*) FROM MyBigtable WITH (NOLOCK)
或者,使用系统动态管理视图 (DMV) 的以下查询可在不到一秒钟内完成:
SELECT Total_Rows = SUM(st.row_count) FROM sys.dm_db_partition_stats st WHERE object_name(object_id) = 'MyBigtable' AND (index_id
(注意:第二个SQL语句不完整,原文缺失部分代码)
以上是如何高效统计超大数据库表的行数?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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