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
如果你有一个典型的表结构，其中有一个自动递增的主键列，其中的行永远不会被删除，下面的方法将是确定记录计数的最快方法，并且应该在大多数ANSI兼容的数据库中类似地工作:
SELECT TOP(1) <primarykeyfield> FROM <table> ORDER BY <primarykeyfield> DESC;
我使用的MS SQL表包含数十亿行，需要亚秒级的数据响应时间，包括记录计数。通过比较，类似的SELECT COUNT(*)将花费数分钟来处理。
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)
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...
如果你正在使用Oracle，那么这个怎么样(假设表的统计信息更新了):
select <TABLE_NAME>, num_rows, last_analyzed from user_tables
Last_analyzed将显示上次收集统计数据的时间。
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。
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.
