MySQL 最適化の概要 - クエリエントリの合計数

1. COUNT(*) と COUNT(COL)

COUNT(*)は通常、主キーに対してインデックススキャンを実行しますが、COUNT(COL)は必ずしもそうではありません。また、前者は統計テーブル内の一致するすべてのレコードの合計数をカウントしますが、後者は計算テーブル内の一致するすべてのCOLレコードの数をカウントします。違いはあります。
MyISAM テーブルの最適化の概要:

1. SELECT COUNT(*) FROM tablename は、どのような場合でも最適な選択です。

2. SELECT COUNT(*) FROMtablename WHERE COL = 'value'; のようなクエリを減らしてみてください。

3. SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 ='value' の発生を防ぎます。

2. COUNT(*) または COUNT(id)

私の理解によれば、ID が自動増分主キーである場合、その番号を計算するとすべてのフィールドの数を計算するよりも明らかにリソースの消費が少なくなるため、COUNT(id) を使用する方が高速になるはずです。しかし、MySQL クエリを高速化する方法についての同様の記事を複数見てきました。これらの記事では、主キーを直接 COUNT するのではなく、SELECT COUNT(*) を使用することを推奨しています。これはなぜでしょうか?

これは、MyISAM エンジンを使用するテーブルがエントリの総数を格納するためと思われます。WHERE がない場合、または WHERE が常に true の場合 (WHERE 1 など)、COUNT(*) はエントリの総数を直接返すことができます。

さらに、COUNT(*) が「すべてのフィールドを計算する」ことを意味しないことは明らかです。明らかに、MySQL は * を「データの一部」として解釈します。

テストデータ、単純な比較、それ以上のテストなし:

#0.817 - 100万件のレコードのクエリ時間 select count(*) from student ;
#0.789 - 100 万件のレコードのクエリ時間 select count(id) from student;
#1.011-100万件のレコードのクエリ時間 select count(name) from student;
#1.162-100万件のレコードのクエリ時間SELECT COUNT(*) FROM student WHERE namelike '%xiaoli%';#デフォルトでは、クエリには主キーインデックスが使用されますが、like条件を追加するとインデックスが無効になります

要約する

一般的に、COUNT(id) を使用する方が高速です。参考までに簡単な比較を示します。

以上が、MySQL 最適化の概要 - クエリの総数に関するこの記事の内容のすべてです。皆様のお役に立てれば幸いです。興味のある方は、サブクエリの代わりに結合を使用した MySQL の最適化、MYSQL サブクエリとネストされたクエリの最適化例の分析、MySQL のステートメント サブクエリの効率最適化スキル例などを参照してください。不足がある場合は、メッセージを残して指摘してください。このサイトをサポートしてくれた友人たちに感謝します!