MySQL的count(*)的优化，获取千万级数据表的总行数

这个问题是今天朋友提出来的，关于查询一个1200w的数据表的总行数，用count(*)的速度一直提不上去。找了很多优化方案，最后另辟蹊径，选择了用explain来获取总行数。

网上关于count()优化的有很多。博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系，然后使用count(1)或者count(*)来提升速度。这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段。我朋友这边因为表中只有一个索引字段，所以使用count(1)和count(*)没什么区别。

MySQL中聚合函数count的使用和性能优化

mysql count(*) 会选哪个索引？

大家可以参考这两个博客，都挺不错的。

1、关于explain

关于explain，使用mysql的都知道，这个函数是专门用于查看sql语句的执行效率的，网上可供参考的文章很多。

定义： explain 命令速度很快，因为 explain 用并不真正执行查询，而是查询优化器【估算】的行数。

我们使用explain之后，会看到返回很多参数，其中：

rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。就是这个东西了，既然我们要获取的是数据表的行数，那么可以使用：

2、关于返回值

以前博主也没注意过返回值的问题，都是直接通过phpmyadmin来查看sql的执行效率。这次因为要用到rows的值，所以就打印了一下，原来这个explain函数是会返回一个数组。这样我们就能通过这个数组获取到我们需求的rows。

这里直接获取这个值即可。速度极快。原来查询速度是2.33s,换成只用explain之后，速度仅为0008s，提升十分巨大。

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