我曾经读过一些文章，说当表有很多行和很多列时，SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME将会很慢。
我有一个可能包含数十亿行的表(它大约有15列)。有没有更好的方法来获得一个表的行数的精确计数?
在回答之前请考虑以下问题:
我正在寻找一个数据库供应商 独立的解决方案。如果是也可以 涵盖MySQL, Oracle, MS SQL Server。 但如果真的没有数据库 供应商独立的解决方案，然后我 会接受不同的解决方案吗 针对不同的数据库供应商。 我不能使用任何外部工具 这样做。我主要是在找一个 基于SQL的解决方案。 我不能规范化我的数据库设计 任何进一步的。它已经在3NF中，而且 很多代码已经写好了 围绕它。
当前回答
我使用
select /*+ parallel(a) */ count(1) from table_name a;
其他回答
简单的回答是:
数据库供应商独立的解决方案=使用标准= COUNT(*) 有近似的SQL Server解决方案，但不要使用COUNT(*) =超出范围
注:
COUNT(1) = COUNT(*) = COUNT(主键)以防万一
编辑:
SQL Server示例(14亿行，12列)
SELECT COUNT(*) FROM MyBigtable WITH (NOLOCK)
-- NOLOCK here is for me only to let me test for this answer: no more, no less
1运行，5分46分钟，计数= 1,401,659,700
--Note, sp_spaceused uses this DMV
SELECT
Total_Rows= SUM(st.row_count)
FROM
sys.dm_db_partition_stats st
WHERE
object_name(object_id) = 'MyBigtable' AND (index_id < 2)
2次，都在1秒内，计数= 1,401,659,670
第二个有较少的rows =错误。相同或更多取决于写入(这里的删除是按小时计算的)
在SQL server 2016中，我可以检查表属性，然后选择“存储”选项卡-这给了我行数，表使用的磁盘空间，使用的索引空间等。
我曾经读过一些文章，说当表有很多行和很多列时，SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME将会很慢。
这取决于数据库。有些方法可以加速计数，例如通过跟踪索引中的行是活的还是死的，从而允许只扫描索引来提取行数。其他的则不是，因此需要访问整个表并逐个计算活动行。对于一张大桌子来说，这两种方式都很慢。
请注意，您通常可以通过使用查询优化工具、表统计信息等提取一个良好的估计。例如，在PostgreSQL的例子中，你可以从你的表中解析explain count(*)的输出，并得到一个相当好的行数估计。这就引出了你的第二个问题。
我有一个可能包含数十亿行的表(它大约有15列)。有没有更好的方法来获得一个表的行数的精确计数?
严重吗?:-)你真的是指一个有数十亿行的表的精确计数吗?你真的确定吗?: -)
如果您真的这样做了，您可以使用触发器跟踪总数，但如果这样做了，请注意并发性和死锁。
使用SQL Server 2019，您可以使用APPROX_COUNT_DISTINCT，它:
返回组中唯一非空值的大致数目
医生说:
APPROX_COUNT_DISTINCT是为大数据场景而设计的 针对以下条件进行优化: 访问数百万行或更高的数据集 一个或多个具有不同值的列的聚合
还有，函数
实现保证在97%的概率内高达2%的错误率 比穷举COUNT DISTINCT操作需要更少的内存 与精确的COUNT DISTINCT操作相比，较小的内存占用不太可能将内存溢出到磁盘。
该算法背后实现了HyperLogLog。
有没有更好的方法来获得一个表的行数的精确计数?
简单地回答你的问题，没有。
如果你需要一个独立于DBMS的方法来做这件事，最快的方法总是:
SELECT COUNT(*) FROM TableName
一些DBMS供应商可能有更快的方法，只适用于他们的系统。其中一些选项已经在其他答案中发布了。
COUNT(*)应该由DBMS(至少是任何值得PROD的DB)进行优化，所以不要试图绕过它们的优化。
On a side note: I am sure many of your other queries also take a long time to finish because of your table size. Any performance concerns should probably be addressed by thinking about your schema design with speed in mind. I realize you said that it is not an option to change but it might turn out that 10+ minute queries aren't an option either. 3rd NF is not always the best approach when you need speed, and sometimes data can be partitioned in several tables if the records don't have to be stored together. Something to think about...
