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
这并不是一个与dbms无关的解决方案，但至少您的客户端代码看不到区别……
创建另一个只有一行和一个整数字段N1的表T，并创建INSERT TRIGGER，只执行:
UPDATE T SET N = N + 1
还可以创建一个DELETE TRIGGER来执行:
UPDATE T SET N = N - 1
一个称职的DBMS将保证2以上操作的原子性，并且N将始终包含准确的行数，然后超级快速地简单地获得:
SELECT N FROM T
虽然触发器是特定于DBMS的，但从T中选择不是，并且您的客户端代码不需要为每个受支持的DBMS更改。
但是，如果表是INSERT或DELETE密集型的，这可能会有一些可伸缩性问题，特别是如果在INSERT/DELETE之后没有立即提交。
1这些名称只是占位符——在生产中使用更有意义的名称。
也就是说，N不能通过读和写N之间的并发事务来改变，只要读和写都是在一条SQL语句中完成的。
其他回答
如果SQL Server版本是2005/2008，您可以使用dmv来计算表中的行数:
-- Shows all user tables and row counts for the current database
-- Remove is_ms_shipped = 0 check to include system objects
-- i.index_id < 2 indicates clustered index (1) or hash table (0)
SELECT o.name,
ddps.row_count
FROM sys.indexes AS i
INNER JOIN sys.objects AS o ON i.OBJECT_ID = o.OBJECT_ID
INNER JOIN sys.dm_db_partition_stats AS ddps ON i.OBJECT_ID = ddps.OBJECT_ID
AND i.index_id = ddps.index_id
WHERE i.index_id < 2
AND o.is_ms_shipped = 0
ORDER BY o.NAME
对于SQL Server 2000数据库引擎，sysindexes可以工作，但强烈建议避免在将来的SQL Server版本中使用它，因为它可能在不久的将来被删除。
示例代码摘自:如何快速轻松地获取表行计数
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。
我不认为有一个通用的总是最快的解决方案:一些RDBMS/版本对SELECT COUNT(*)进行了特定的优化，使用更快的选项，而其他版本只是简单的表扫描。对于第二组，您需要访问文档/支持站点，这可能需要编写一些更具体的查询，通常是以某种方式命中索引的查询。
编辑:
Here's a thought that might work, depending on your schema and distribution of data: do you have an indexed column that references an increasing value, a numeric increasing ID, say, or even a timestamp or date? Then, assuming deletes don't happen, it should be possible to store the count up to some recent value (yesterday's date, highest ID value at some recent sample point) and add the count beyond that, which should resolve very quickly in the index. Very dependent on values and indices, of course, but applicable to pretty much any version of any DBMS.
为我准备了一张很大的桌子，
SELECT COUNT(1) FROM TableLarge
花了37秒
SELECT COUNT_BIG(1) FROM TableLarge
只需要4秒钟。
