SQL優化之count(*),count(l列)
一、count各種用法的區別
1、count函式是日常工作中最常用的函式之一,用來統計表中資料的總數,常用的有count(*),count(1),count(列)。count(*)和count(1)是用來統計表中共有多少資料。是針對全表的
1 SELECT COUNT(*) FROM TAB1; 2 SELECT COUNT(1) FROM TAB1; 3 SELECT COUNT(*) FROM TAB1, TAB2; #顯示兩表做笛卡爾積後的行數
2、count(列)是針對於某一列的,如果此列值為空的話,count(列)是不會統計這一行的。NULL不會算在行數統計之內
1 CREATE TABLE T1(I int); 2 INSERT INTO T1 VALUES(1),(2),(NULL); 3 SELECT COUNT(*) FROM T1; # 結果為3 4 SELECT COUNT(*) FROM T1; # 結果為2
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[client] default-character-set=utf8mb4 #mysqlde utf8字符集預設為3位的,不支援emoji表情及部分不常見的漢字,故推薦使用utf8mb4 [mysql] default-character-set=utf8mb4 [my
SQL優化之limit 1
在某些情況下,如果明知道查詢結果只有一個,SQL語句中使用LIMIT 1會提高查詢效率。 例如下面的使用者表(主鍵id,郵箱,密碼): 1 create table t_user( 2 id int primary key auto_increment, 3
sql優化之in與
在我們開發過程中,初期可能不會去太關注我們自己寫的sql語句的效率怎麼樣,因為總是覺得可以拿取到資料就算是ok了,可能也會注意一下你的sql執行的時間,但是在開發的過程中因為資料量的原因,其實你不去了解一下sql的一些優化的手段其實是無法感知你的sql的效率問題
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讓天下沒有難用的資料庫 » MySql sql優化之order by desc/asc limit M
Order by desc/asc limit M是我在mysql sql優化中經常遇到的一種場景,其優化原理也非常的簡單,就是利用索引的有序性,優化器沿著索引的順序掃描,在掃描到符合條件的M行資料後,停止掃描;看起來非常的簡單,但是我經常看到很多效能較差的sql沒有利用這個優化規律,下面將結合一些
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索引作用在索引列上,除了上面提到的有序查詢之外,資料庫利用各種各樣的快速定位技術,能夠大大提高查詢效率。特別是當資料量非常大,查詢涉及多個表時,使用索引往往能使查詢速度加快成千上萬倍。例如,有3個未索引的表t1、t2、t3,分別只包含列c1、c2、c3,每個表分別含有1000行資料組成,指為1~1000的數值
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