over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作，MySQL 8.0 开始支持，这个不在本文展开，感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。
本文介绍了一种报表工具（Spiders）在数据报表生成中的使用，包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发，支持多线程和定时任务，可以快速生成各种类型的统计报表。同时，该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
我们知道在 MySQL 中创建一张表时，一些统计表会发生变化，比如：mysql/innodb_index_stats，会多出几行对新表的描述。
在 MySQL 节点（Node02）的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql，创建数据表：
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作，当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的，耗费了很多时间，不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新，为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度，就基于FME编写了这个模型工具，感觉还有点用处，顺手就分享出来了。
相信在大家的工作中，有很多的功能都需要用到 count(*) 来统计表中的数据行数。同时，对于一些大数据的表，用 count 都是瑟瑟发抖，往往会结合缓存等进行处理。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
我们从三个各方面，前端上报，数据收集和入库，数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
日常应用运维工作中，Dev或者db本身都需要统计表的行数，以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响，可当你在慢日志平台看到执行了数千次，每次执行4秒左右的查询，你还会无动于衷吗？作为一个有担当敢于挑战的dba，你们应该勇于说no，我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素，如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结，我根据查询的需求，分为模糊查询和精确查询，可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表，表大小在6个G左右。
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
既然要优化数据库，我们就首先要知道，优化的是什么，或者说：什么因素影响了数据库的性能。
在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？
线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。
因为另一句话在大多数书籍或者文字中，会提到，乱去设置填充因子，会降低性能。那这篇文字到底要说什么？
在开始文章之前，我先把我今天一天做的工作大概罗列一下，看看这一天的时间都怎么被这些任务瓜分了:
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
一般测试报告都少不了缺陷统计表，那具体需要统计哪些呢？不同公司规范性不一样，所以要求一般，我这里就例举几个常用的表：
程序的设计任务：定义一个包含学生信息（学号，姓名，成绩）的顺序表，使其具有如下功能： （1）根据指定学生个数，逐个输入学生信息； （2）逐个显示学生表中所有学生的相关信息； （3）根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩； （4）根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）； （5）给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； （6）删除指定位置的学生记录； （7）统计表中学生个数。 模块划分： （1）写第一个子函数input()完成输入学生信息操作； （2）写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作； （3）写第三个子函数findelem()完成根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩操作； （4）写第四个子函数findnum()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）操作； （5）写第五个子函数insertlist()完成给定一个学生信息，插入到表中指定的位置操作； （6）写第六个子函数del()完成删除指定位置的学生记录操作； （7）写第七个子函数Statistics()完成统计表中学生个数操作； （8）写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作； （9）写一个main()主函数，调用menu()函数来完成所有操作；
在上一篇 《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中，我们详细介绍了performance_schema的事件记录表，恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在，相信大家已经比较清楚什么是事件了，但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息， 例如：我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据，这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别，分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
程序的设计任务：定义一个包含学生信息（学号，姓名，成绩）的单链表，使其具有如下功能： （1）根据指定学生个数，逐个输入学生信息； （2）逐个显示学生表中所有学生的相关信息； （3）根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩； （4）根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）； （5）给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； （6）删除指定位置的学生记录； （7）统计表中学生个数。 模块划分： （1）写第一个子函数input()创建链表完成输入学生信息操作； （2）写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作； （3）写第三个子函数findnum()完成根据姓名进行查找，返回此学生的学号和成绩操作； （4）写第四个子函数locationlookup()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，姓名，成绩）操作； （5）写第五个子函数insert()完成给定一个学生信息，插入到表中指定的位置操作； （6）写第六个子函数remov()完成删除指定位置的学生记录操作； （7）写第七个子函数 Statistics()完成统计表中学生个数操作； （8）写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作； （9）写一个main()主函数，调用menu()函数来完成所有操作；
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的，先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组，uniq -c 分组计算个数 ca
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候，习惯都会使用 count 函数来统计，但是 count 函数传入的参数有很多种，比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。
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很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了，但是不接触项目根本部知道需求，我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息，让大家更好的深入项目进行实战式的练习，可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
为什么要分表 当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。 mysql proxy：amoeba 做mysql集群,利用amoeba。 从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即
information_schema数据库是MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。什么是元数据呢？元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。 在MySQL中，把 information_schema 看作是一个数据库，确切说是信息数据库。其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权 限等。在INFORMATION_SCHEMA中，有数个只读表。它们实际上是视图，而不是基本表，因此，你将无法看到与之相关的任何文件。 information_schema数据库表说明:
很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
来源| blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
这篇文章在爱可生开源社区首发《技术分享 | MySQL中一个聚类增量统计 SQL 的需求》。
关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。
了不起学弟：前台，后台，中台。。。数据中台，业务中台。。。学长怎么这么多概念啊，一下子把我搞蒙了都。
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务，存储结构化数据和非机构化数据，支持随机读写与更新，灵活的动态列机制，架构上支持水平扩容，提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务，可满足各种业务场景。完善的平台支持，支持业务自助化建表，查看监控，在线DDL等。
◆背景介绍 2020年6月，商品系统从SAP、中间层等接入的商品数据越来越多且更新频繁，商品数据库主从更新数据量大，约每分钟54万多条更新，约八分钟就会产生大于1G的Binlog文件，在数据库IO能力一定的情况下，发生数据同步延迟，影响写入与读出的及时性，进而影响到商品基础系统的可用性。 如果仅是从翻阅代码的角度去分析，会花费大量人力。抛开系统本身，当商品多个应用都在读写商品库，并在数据库层起到数据汇总和集中反馈的情况下，分析这个点是一个较好的方向。 ◆分析模型 把Binlog解析成Sql 纯文本，解析出来
注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在 WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的
昨天ytkah在做数据报表时需要做一些具体统计数字：公司每天都有人申请铅笔、笔记本等一些文具用品，现在想要统计每天申请铅笔多少支、笔记本多少本，如下图所示，这个要如何实现呢？ excel数据透
2、 数据库命名规范，统一：hs_xxxx；表名不超过40个字符（即最大只能40个字符）
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