如何高效统计不同厂商海量数据库表的行数?
大型数据库表行数统计技巧
处理超大型数据库表时,精确统计行数可能面临挑战。许多文章指出,传统的SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME
方法在处理大型数据集时性能低下。本文探讨数据库厂商无关的行数统计解决方案,考虑以下具体要求:
- 数据库厂商无关性,涵盖MySQL、Oracle和MS SQL Server
- 纯SQL解决方案
- 不使用外部工具或修改数据库设计
数据库厂商无关的解决方案
遗憾的是,目前没有一种能够超越COUNT(*)
方法,并能获得精确行数的数据库厂商无关解决方案。标准语法仍然是最可靠的方法。
SQL Server近似解决方案
SQL Server提供一些近似解决方案,但这些方法不在本文讨论范围内,因为它们无法满足题目要求的精确计数。
补充:SQL Server示例
为了说明问题,我们对一个包含14亿行和12列的表进行了测试:
-
SELECT COUNT(*) FROM MyBigtable WITH (NOLOCK)
: 耗时5分46秒,计数结果为1,401,659,700 SELECT Total_Rows = SUM(st.row_count) FROM sys.dm_db_partition_stats st WHERE object_name(object_id) = 'MyBigtable' AND (index_id
由于测试期间存在并发写入,后者返回的行数略低。因此,SELECT COUNT(*)
仍然是获得精确行数的首选方法。
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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

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