为什么MySQL innodb的数据达到亿级别，使用‘select count(*) ’将会特别慢？

当表的数据达到亿级别时，使用 SELECT COUNT(*) FROM table 会变得特别慢，主要是因为以下几个原因：

1. 全表扫描：SELECT COUNT(*) FROM table 通常会导致全表扫描，除非有一些优化手段被应用（例如使用覆盖索引）。当你执行这样的查询，数据库实际上需要读取表中的每一行以计算总数。亿级别的数据意味着有十亿条记录需要被扫描。

2. I/O开销：大量的数据页需要从磁盘加载到内存中，这会导致大量的I/O操作。即使数据被缓存，处理这么多数据页仍然需要时间。

3. 锁竞争：在高并发的环境下，如果其他写操作（如INSERT, UPDATE, DELETE）正在与COUNT操作竞争访问同一个表，那么这可能会导致锁的竞争，从而使COUNT操作更加缓慢。

4. MVCC与事务：如前所述，InnoDB使用MVCC来管理事务并发性。这意味着在执行COUNT操作时，InnoDB需要考虑可能存在的多个版本的记录。处理这些版本会增加COUNT操作的时间。

5. 不使用计数器：如前文所提及，InnoDB不维护一个全局的、始终准确的行数计数器。因此，它不能像MyISAM那样快速返回一个预存储的行数值。

6. 缓存效果：如果大部分数据不在InnoDB的缓冲池中，那么执行查询时需要从磁盘中读取这些数据，这会大大增加查询的执行时间。对于包含大量数据的表，很可能只有部分数据被缓存。

7. 硬件和配置：服务器的硬件配置（如cpu、内存、磁盘速度和类型）以及MysqL的配置设置也会影响查询的性能。

由于上述原因，当处理大数据量时，通常建议避免频繁地执行 SELECT COUNT(*) FROM table。如果需要持续跟踪记录的数量，可以考虑其他策略，如定期缓存数量、使用分摊策略或使用其他技术来加速计数操作。

 

 

有什么好的优化方案方法？

要加速大表中的 SELECT COUNT(*) 查询，有几种方法和策略可以考虑：

1. 使用覆盖索引：如果你的查询有一个WHERE条件，确保你为这个条件上的字段创建了索引。例如，如果你经常查询 SELECT COUNT(*) FROM table WHERE status=1，确保 status 列被索引，这将使查询更快。

2. 缓存结果：

   • 如果数据更新不是很频繁，你可以周期性地执行 SELECT COUNT(*) 查询，然后将结果存储在一个缓存中（如Redis、Memcached等），从而避免每次都进行数据库查询。
   • 对于频繁变化的表，每次插入、删除或更改数据时，可以对一个计数器进行增加或减少，然后将这个计数器的值存储在缓存中。

3. 使用分区：对大表进行分区可以分散I/O负载，并可能提高某些类型的查询的速度。

4. 使用摘要表：可以创建一个摘要或汇总表，定期或通过触发器更新它来保持记录数。这种表可以为不同的条件或维度提供预计算的计数。

5. 硬件升级：提高磁盘I/O（例如，使用SSD）、增加RAM、使用更高效的cpu都可以帮助提高查询的性能。

6. 调整InnoDB缓冲池：增加InnoDB的缓冲池大小（如果内存允许的话）可以帮助更多的数据页保持在内存中，从而减少从磁盘读取的需要。

7. 估算行数：如果你不需要完全精确的结果，可以考虑使用 SHOW TABLE STATUS 来获得行数的估计值。但是，请注意，这只是一个近似值。

8. 并行查询：如果你的表已经分区，可以并行地在每个分区上执行 COUNT(*)，然后将结果加在一起。

9. 使用外部工具：某些数据库管理工具和服务可能提供了加速 COUNT(*) 查询的机制。

10. 优化查询：确保运行 EXPLAIN 语句来查看查询的执行计划，并根据需要进行调整。

无论采用哪种策略，都要确保定期监控并测试性能，以确保你的解决方案在实际使用中是有效的。