非常に大きなデータベース テーブルの行を効率的にカウントするにはどうすればよいですか?
大規模テーブル行数統計最適化戦略
大規模なデータベース テーブル内の行をカウントすると、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。一部の記事では SELECT COUNT(*)
を慎重に使用することを推奨していますが、多数の行と列を持つテーブルではその速度が依然として懸念されます。この記事の目的は、大規模なテーブルの行を正確にカウントするためのデータベース ベンダーに依存しない方法を探ることです。
データベースベンダーに依存しないソリューション
最も簡単で信頼性の高い方法は、標準の COUNT(*)
関数を使用することです。最新のデータベース システムでは、行数を推定するのに十分なデータを読み取るだけで済むため、大規模なテーブルに対してもこの関数が最適化されます。したがって、COUNT(*)
が推奨されるオプションです。
SQL Server の近似 (この記事の範囲外)
SQL Server についてはいくつかの推定値が考えられますが、これらの方法はこの記事の範囲を超えています。
その他の注意事項
-
COUNT(1)
とCOUNT(PrimaryKey)
は、行数の点ではCOUNT(*)
と同等です。 - テーブルのパーティショニングを使用すると、非常に大きなテーブルでの
COUNT(*)
のパフォーマンスが向上します。 - テーブルが頻繁に更新される場合、保留中のトランザクションにより、
COUNT(*)
から取得される行数が完全に正確ではない可能性があります。
SQL サーバーの例
約 14 億行と 12 列のテーブルの場合、COUNT(*)
ヒントと NOLOCK
を使用した次のクエリは 5 分 46 秒で完了しました。
SELECT COUNT(*) FROM MyBigtable WITH (NOLOCK)
あるいは、システムの動的管理ビュー (DMV) を使用した次のクエリは 1 秒以内に完了できます。
SELECT Total_Rows = SUM(st.row_count) FROM sys.dm_db_partition_stats st WHERE object_name(object_id) = 'MyBigtable' AND (index_id
(注: 2 番目の SQL ステートメントは不完全で、コードの一部が元のテキストから欠落しています)
以上が非常に大きなデータベース テーブルの行を効率的にカウントするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

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