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  • MYSQL查询表数据量

    2020-11-25 10:21:57
    1.最常用的 SELECT COUNT(*) FROM 表名; 查的准确,但是数据量大的话(超过100万),比较慢。 2.网上找了一种,据说比count(*)快...3.查询当前库所有表数据量 SELECT TABLE_NAME,TABLE_ROWS FROM information_schema.

    1.最常用的

    SELECT COUNT(*) FROM 表名;
    

    查的准确,但是数据量大的话(超过100万),比较慢。

    2.网上找了一种,据说比count(*)快,自测没验证。

    SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS 1 FROM 表名 limit 1;
    SELECT found_rows() AS rowcount;
    

    以上两种都有弊端,一次只能查询一张表。

    3.查询当前库所有表数据量

    SELECT TABLE_NAME,TABLE_ROWS FROM information_schema.`TABLES`
    WHERE TABLE_SCHEMA = (SELECT database())
    ORDER BY TABLE_ROWS DESC;
    

    TABLE_ROWS 即表数据量,但是会发现和 select count(*) 执行得到的值是不相同的!

    原因:
    默认情况下 mysql 对表进行增删操作时,是不会自动更新 information_schema 库中 tables 表的 table_rows 字段的,在网上搜索一下发现说:只有10%的行数发生变化才会自动收集(待验证)

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  • mysql 查看表数据量

    千次阅读 2017-04-11 11:09:12
    数据库中有几十上百张表,那么哪些数据量比较大呢,总不能一个一个的去查询吧,在mysql中也有类似于oracle的数据字典,只不过mysql没有oracle记录的那么多和详细,但也足够我们查询这些信息了。...
       数据库中有几十上百张表,那么哪些表的数据量比较大呢,总不能一个表一个表的去查询吧,在mysql中也有类似于oracle的数据字典表,只不过mysql没有oracle记录的那么多和详细,但也足够我们查询这些信息了。
    

       在mysql的information_schema下有存储数据库基本信息的数据字典表,可以通过查询tables表来获得所需要的表相关信息。

    
    mysql> show databases;
    +--------------------+
    | Database           |
    +--------------------+
    | information_schema |
    |mysql             |
    |report            |
    | report_result      |
    |test              |
    +--------------------+
    5 rows in set (0.02 sec)
    
    mysql> use information_schema;
    Database changed
    mysql> show tables;
    +---------------------------------------+
    |Tables_in_information_schema         |
    +---------------------------------------+
    |CHARACTER_SETS                       |
    |COLLATIONS                           |
    | COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY |
    |COLUMNS                              |
    |COLUMN_PRIVILEGES                    |
    |KEY_COLUMN_USAGE                     |
    |PROFILING                            |
    |ROUTINES                             |
    |SCHEMATA                             |
    |SCHEMA_PRIVILEGES                    |
    |STATISTICS                           |
    |TABLES                               |
    |TABLE_CONSTRAINTS                    |
    |TABLE_PRIVILEGES                     |
    |TRIGGERS                             |
    |USER_PRIVILEGES                      |
    |VIEWS                                |
    +---------------------------------------+
    17 rows in set (0.00 sec)
    


    那么我们查看一下talbes表结构信息,看看存储的具体信息

    
    mysql> desc tables;
    +-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
    | Field           |Type         | Null | Key | Default |Extra |
    +-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
    | TABLE_CATALOG   | varchar(512) | YES |     | NULL   |       |
    | TABLE_SCHEMA    | varchar(64)  | NO  |     |        |       |
    | TABLE_NAME      | varchar(64)  | NO  |     |        |       |
    | TABLE_TYPE      | varchar(64)  | NO  |     |        |       |
    | ENGINE          |varchar(64)  | YES  |     |NULL    |       |
    | VERSION         |bigint(21)   | YES  |     |NULL    |       |
    | ROW_FORMAT      | varchar(10)  | YES |     | NULL   |       |
    | TABLE_ROWS      | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | AVG_ROW_LENGTH  | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | DATA_LENGTH     | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | MAX_DATA_LENGTH | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | INDEX_LENGTH    | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | DATA_FREE       | bigint(21)   |YES  |     | NULL   |       |
    | AUTO_INCREMENT  | bigint(21)   | YES |     | NULL   |       |
    | CREATE_TIME     | datetime     |YES  |     | NULL   |       |
    | UPDATE_TIME     | datetime     |YES  |     | NULL   |       |
    | CHECK_TIME      | datetime     |YES  |     | NULL   |       |
    | TABLE_COLLATION | varchar(64)  | YES  |     |NULL    |       |
    | CHECKSUM        | bigint(21)   |YES  |     | NULL   |       |
    | CREATE_OPTIONS  | varchar(255) | YES  |     |NULL    |       |
    | TABLE_COMMENT   | varchar(80)  | NO  |     |        |       |
    +-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
    21 rows in set (0.00 sec)
    


    主要存储了表的信息如表使用的引擎,表的类型等信息。我们可以通过查询table_rows属性获得哪些表数据量比较大。

    
    mysql> select table_name,table_rows from  tables order by table_rows desc limi 10;
    
    +---------------+------------+
    
    | table_name    |table_rows |
    
    +---------------+------------+
    
    | task6        |    1558845 |
    
    | task         |    1554399 |
    
    | task5        |    1539009 |
    
    | task3        |    1532169 |
    
    | task1        |    1531143 |
    
    | task2        |    1531143 |
    
    | task4        |    1521225 |
    
    | task7        |     980865 |
    


    我们继续深入思考,这些存储的数据是否准确,是否真实的反应了表中数据量大小?

    
    mysql> show create table tables \G;
    
    *************************** 1. row***************************
    
          Table: TABLES
    
    Create Table: CREATE TEMPORARY TABLE`TABLES` (
    
     `TABLE_CATALOG` varchar(512) default NULL,
    
     `TABLE_SCHEMA` varchar(64) NOT NULL default '',
    
     `TABLE_NAME` varchar(64) NOT NULL default '',
    
     `TABLE_TYPE` varchar(64) NOT NULL default '',
    
     `ENGINE` varchar(64) default NULL,
    
     `VERSION` bigint(21) default NULL,
    
     `ROW_FORMAT` varchar(10) default NULL,
    
     `TABLE_ROWS` bigint(21) default NULL,
    
     `AVG_ROW_LENGTH` bigint(21) default NULL,
    
     `DATA_LENGTH` bigint(21) default NULL,
    
     `MAX_DATA_LENGTH` bigint(21) default NULL,
    
     `INDEX_LENGTH` bigint(21) default NULL,
    
     `DATA_FREE` bigint(21) default NULL,
    
     `AUTO_INCREMENT` bigint(21) default NULL,
    
     `CREATE_TIME` datetime default NULL,
    
     `UPDATE_TIME` datetime default NULL,
    
     `CHECK_TIME` datetime default NULL,
    
     `TABLE_COLLATION` varchar(64) default NULL,
    
     `CHECKSUM` bigint(21) default NULL,
    
     `CREATE_OPTIONS` varchar(255) default NULL,
    
     `TABLE_COMMENT` varchar(80) NOT NULL default ''
    
    ) ENGINE=MEMORY DEFAULTCHARSET=utf8
    


    看到上面红色的字体了吧,information_schema下的表tables是内存表,数据库启动的时候,会读取分析各表中数据,然后填充tables表。如果某些表更新频繁,而来不及更新tables表的时候,tables中存储的数据就不一定准确了,这会影响到执行计划的分析,索引在执行计划的时候,可以analyze表,然后确保存储的信息准确。

    转自:http://blog.csdn.net/aeolus_pu/article/details/7804771
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  • Mysql查看表数据量

    2020-10-22 20:26:02
    2. 查看各个表数据量 SELECT table_name, table_rows FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = '库名' ORDER BY table_rows DESC; 转载请注明出处:BestEternity亲笔。 ...

    1. 查看所有表信息

    SELECT
    	* 
    FROM
    	information_schema.TABLES 
    WHERE
    	TABLE_SCHEMA = '库名';

    2. 查看各个表数据量

    SELECT
    	table_name,
    	table_rows 
    FROM
    	information_schema.TABLES 
    WHERE
    	TABLE_SCHEMA = '库名' 
    ORDER BY
    	table_rows DESC;

     

    转载请注明出处:BestEternity亲笔。

    展开全文
  • MySQL表数据量过千万,采坑优化记录,完美解决方案 原创互联网编程2018-12-10 11:52:42 问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据...

    1.应用场景

    解决单表大数据量问题

    2.学习/操作

    2.1 阅读

    MySQL单表数据量过千万,采坑优化记录,完美解决方案

    原创 互联网编程 2018-12-10 11:52:42

    问题概述

    使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。

    问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视。原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!!

    我尝试解决该问题,so,有个这个日志。

    方案概述

    • 方案一:优化现有mysql数据库。优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,成本最低。缺点:有优化瓶颈,数据量过亿就玩完了。
    • 方案二:升级数据库类型,换一种100%兼容mysql的数据库。优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能,缺点:多花钱
    • 方案三:一步到位,大数据解决方案,更换newsql/nosql数据库。优点:没有数据容量瓶颈,缺点:需要修改源程序代码,影响业务,总成本最高。

    以上三种方案,按顺序使用即可,数据量在亿级别一下的没必要换nosql,开发成本太高。三种方案我都试了一遍,而且都形成了落地解决方案。该过程心中慰问跑路的那几个开发者一万遍 :)

    方案一详细说明:优化现有mysql数据库

    跟阿里云数据库大佬电话沟通 and Google解决方案 and 问群里大佬,总结如下(都是精华):

    • 1.数据库设计和表创建时就要考虑性能
    • 2.sql的编写需要注意优化
    • 4.分区
    • 4.分表
    • 5.分库

    1.数据库设计和表创建时就要考虑性能

    mysql数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高,则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病,所以公司的dba通常工资巨高。

    设计表时要注意:

    • 表字段避免null值出现,null值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字0代替null。
    • 尽量使用INT而非BIGINT,如果非负则加上UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍),当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
    • 使用枚举或整数代替字符串类型
    • 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
    • 单表不要有太多字段,建议在20以内
    • 用整型来存IP

    索引

    • 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
    • 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
    • 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
    • 字符字段只建前缀索引
    • 字符字段最好不要做主键
    • 不用外键,由程序保证约束
    • 尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
    • 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引

    简言之就是使用合适的数据类型,选择合适的索引

    # 选择合适的数据类型
    (1)使用可存下数据的最小的数据类型,整型 < date,time < char,varchar < blob
    (2)使用简单的数据类型,整型比字符处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。如,int类型存储时间类型,bigint类型转ip函数
    (3)使用合理的字段属性长度,固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar
    (4)尽可能使用not null定义字段
    (5)尽量少用text,非用不可最好分表
    # 选择合适的索引列
    (1)查询频繁的列,在where,group by,order by,on从句中出现的列
    (2)where条件中<,<=,=,>,>=,between,in,以及like 字符串+通配符(%)出现的列
    (3)长度小的列,索引字段越小越好,因为数据库的存储单位是页,一页中能存下的数据越多越好
    (4)离散度大(不同的值多)的列,放在联合索引前面。查看离散度,通过统计不同的列值来实现,count越大,离散程度越高:
    

    原开发人员已经跑路,该表早已建立,我无法修改,故:该措辞无法执行,放弃!

    2.sql的编写需要注意优化

    • 使用limit对查询结果的记录进行限定
    • 避免select *,将需要查找的字段列出来
    • 使用连接(join)来代替子查询
    • 拆分大的delete或insert语句
    • 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
    • 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
    • sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
    • OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
    • 不用函数和触发器,在应用程序实现
    • 避免%xxx式查询
    • 少用JOIN
    • 使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比
    • 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
    • 对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
    • 列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大

    原开发人员已经跑路,程序已经完成上线,我无法修改sql,故:该措辞无法执行,放弃!

    引擎

    引擎

    目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎:

    1. MyISAM
    2. MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎,它的特点是:
    • 不支持行锁,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁
    • 不支持事务
    • 不支持外键
    • 不支持崩溃后的安全恢复
    • 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录
    • 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引,支持全文索引
    • 支持延迟更新索引,极大提升写入性能
    • 对于不会进行修改的表,支持压缩表,极大减少磁盘空间占用
    1. InnoDB
    2. InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引,它的特点是:
    • 支持行锁,采用MVCC来支持高并发
    • 支持事务
    • 支持外键
    • 支持崩溃后的安全恢复
    • 不支持全文索引

    总体来讲,MyISAM适合SELECT密集型的表,而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

    MyISAM速度可能超快,占用存储空间也小,但是程序要求事务支持,故InnoDB是必须的,故该方案无法执行,放弃!

    3.分区

    MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码

    对用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成,实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装,但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义,没有全局索引

    用户的SQL语句是需要针对分区表做优化,SQL条件中要带上分区条件的列,从而使查询定位到少量的分区上,否则就会扫描全部分区,可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上,从而进行SQL优化,我测试,查询时不带分区条件的列,也会提高速度,故该措施值得一试。

    分区的好处是:

    • 可以让单表存储更多的数据
    • 分区表的数据更容易维护,可以通过清楚整个分区批量删除大量数据,也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外,还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
    • 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上,速度会很快
    • 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上,从而搞笑利用多个硬件设备
    • 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈,例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
    • 可以备份和恢复单个分区

    分区的限制和缺点:

    • 一个表最多只能有1024个分区
    • 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列,那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
    • 分区表无法使用外键约束
    • NULL值会使分区过滤无效
    • 所有分区必须使用相同的存储引擎

    分区的类型:

    • RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区
    • LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
    • HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
    • KEY分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值
    • 具体关于mysql分区的概念请自行google或查询官方文档,我这里只是抛砖引玉了。

    我首先根据月份把上网记录表RANGE分区了12份,查询效率提高6倍左右,效果不明显,故:换id为HASH分区,分了64个分区,查询速度提升显著。问题解决!

    结果如下:PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64

    select count() from readroom_website; --11901336行记录

    / 受影响行数: 0 已找到记录: 1 警告: 0 持续时间 1 查询: 5.734 sec. /

    select * from readroom_website where month(accesstime) =11 limit 10;

    / 受影响行数: 0 已找到记录: 10 警告: 0 持续时间 1 查询: 0.719 sec. */

    4.分表

    分表就是把一张大表,按照如上过程都优化了,还是查询卡死,那就把这个表分成多张表,把一次查询分成多次查询,然后把结果组合返回给用户。

    分表分为垂直拆分和水平拆分,通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表: 表名为 tableName_id%100

    但:分表需要修改源程序代码,会给开发带来大量工作,极大的增加了开发成本,故:只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在,做好了分表处理,不适合应用上线了再做修改,成本太高!!!而且选择这个方案,都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低!故不建议采用。

    5.分库

    把一个数据库分成多个,建议做个读写分离就行了,真正的做分库也会带来大量的开发成本,得不偿失!不推荐使用。

    方案二详细说明:升级数据库,换一个100%兼容mysql的数据库

    mysql性能不行,那就换个。为保证源程序代码不修改,保证现有业务平稳迁移,故需要换一个100%兼容mysql的数据库。

    1. 开源选择
    • tiDB https://github.com/pingcap/tidb
    • Cubrid https://www.cubrid.org/
    • 开源数据库会带来大量的运维成本且其工业品质和MySQL尚有差距,有很多坑要踩,如果你公司要求必须自建数据库,那么选择该类型产品。
    1. 云数据选择
    • 阿里云POLARDB
    • https://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH

    官方介绍语:POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库,100%兼容MySQL,存储容量最高可达 100T,性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征,又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势,而成本只需商用数据库的 1/10。

    我开通测试了一下,支持免费mysql的数据迁移,无操作成本,性能提升在10倍左右,价格跟rds相差不多,是个很好的备选解决方案!

    • 阿里云OcenanBase
    • 淘宝使用的,扛得住双十一,性能卓著,但是在公测中,我无法尝试,但值得期待
    • 阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)
    • https://www.aliyun.com/product/petadata?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH

    官方介绍:云数据库HybridDB for MySQL (原名PetaData)是同时支持海量数据在线事务(OLTP)和在线分析(OLAP)的HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)关系型数据库。

    我也测试了一下,是一个olap和oltp兼容的解决方案,但是价格太高,每小时高达10块钱,用来做存储太浪费了,适合存储和分析一起用的业务。

    • 腾讯云DCDB
    • https://cloud.tencent.com/product/dcdb_for_tdsql

    官方介绍:DCDB又名TDSQL,一种兼容MySQL协议和语法,支持自动水平拆分的高性能分布式数据库——即业务显示为完整的逻辑表,数据却均匀的拆分到多个分片中;每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。

    腾讯的我不喜欢用,不多说。原因是出了问题找不到人,线上问题无法解决头疼!但是他价格便宜,适合超小公司,玩玩。

    方案三详细说明:去掉mysql,换大数据引擎处理数据

    数据量过亿了,没得选了,只能上大数据了。

    1. 开源解决方案
    2. hadoop家族。hbase/hive怼上就是了。但是有很高的运维成本,一般公司是玩不起的,没十万投入是不会有很好的产出的!
    3. 2.云解决方案
    4. 这个就比较多了,也是一种未来趋势,大数据由专业的公司提供专业的服务,小公司或个人购买服务,大数据就像水/电等公共设施一样,存在于社会的方方面面。
    5. 国内做的最好的当属阿里云。
    6. 我选择了阿里云的MaxCompute配合DataWorks,使用超级舒服,按量付费,成本极低。
    7. MaxCompute可以理解为开源的Hive,提供sql/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据,数据以表格的形式展现,以分布式方式存储,采用定时任务和批处理的方式处理数据。DataWorks提供了一种工作流的方式管理你的数据处理任务和调度监控。
    8. 当然你也可以选择阿里云hbase等其他产品,我这里主要是离线处理,故选择MaxCompute,基本都是图形界面操作,大概写了300行sql,费用不超过100块钱就解决了数据处理问题。

     

    2.2 实践验证

    TBD

     

     

    插入:

    https://blog.csdn.net/ctrip_tech/article/details/104681323  //干货 | 100亿+数据量,每天50W+查询,携程酒店数据智能平台实践

     

     

     

     

     

     

     

    后续补充

    ...

    3.问题

    TBD

    4.参考

    https://www.toutiao.com/i6633207458275787268  //MySQL单表数据量过千万,采坑优化记录,完美解决方案

    https://blog.csdn.net/ctrip_tech/article/details/104681323  //干货 | 100亿+数据量,每天50W+查询,携程酒店数据智能平台实践

    后续补充

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    千次阅读 2018-08-27 11:29:45
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  • Mysql查看所有数据量

    千次阅读 2019-12-27 11:48:45
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    千次阅读 2017-01-20 14:10:53
    MySQL中有个库叫information_schema,里面有数据库基本信息的数据字典,...当我们需要分析数据中的数据量的时候,可以用如下sqlselect table_name,table_rows from tables where TABLE_SCHEMA = 'dataterminaldb
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    2015-04-18 09:29:29
    SELECT * FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'mbb'
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    千次阅读 2020-01-05 16:24:00
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    万次阅读 2017-02-03 19:53:25
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    千次阅读 2020-06-05 19:13:20
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