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。
其他回答
为我准备了一张很大的桌子，
SELECT COUNT(1) FROM TableLarge
花了37秒
SELECT COUNT_BIG(1) FROM TableLarge
只需要4秒钟。
如果SQL Server版本是2005/2008，您可以使用dmv来计算表中的行数:
-- Shows all user tables and row counts for the current database
-- Remove is_ms_shipped = 0 check to include system objects
-- i.index_id < 2 indicates clustered index (1) or hash table (0)
SELECT o.name,
ddps.row_count
FROM sys.indexes AS i
INNER JOIN sys.objects AS o ON i.OBJECT_ID = o.OBJECT_ID
INNER JOIN sys.dm_db_partition_stats AS ddps ON i.OBJECT_ID = ddps.OBJECT_ID
AND i.index_id = ddps.index_id
WHERE i.index_id < 2
AND o.is_ms_shipped = 0
ORDER BY o.NAME
对于SQL Server 2000数据库引擎，sysindexes可以工作，但强烈建议避免在将来的SQL Server版本中使用它，因为它可能在不久的将来被删除。
示例代码摘自:如何快速轻松地获取表行计数
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...
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。
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)
