数据库如何快速查询表的记录数数据库快速查询表的记录数详解

作者：袖梨 2022-06-29

本篇文章小编给大家分享一下数据库快速查询表的记录数详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

前言

在数据库中，很多人员习惯使用SELECT COUNT（*）、SELECT COUNT（1)、SELECT COUNT(COL)来查询一个表有多少记录，对于小表，这种SQL的开销倒不是很大，但是对于大表，这种查询表记录数的做法就是一个非常消耗资源了，而且效率很差。下面介绍一下SQL Server、 Oracle、MySQL中如何快速获取表的记录数。

SQL SERVER 数据库

在SQL Server数据库中, 对象目录视图sys.partitions中有一个字段rows会记录表的记录数。我们以AdventureWorks2014为测试数据库。

SELECT OBJECT_NAME(object_id) AS Object_Name, 
 i.name   AS Index_Name,
 p.rows   AS Table_Rows
FROM sys.partitions p
LEFT JOIN sys.sysindexes i ON p.object_id = i.id AND p.index_id = i.indid 
WHERE
 object_id = OBJECT_ID('TableName')

那么我们还有一些疑问，我们先来看看这些问题吧！

1：没有索引的表是否也可以使用上面脚本？

2：只有非聚集索引的堆表是否可以使用上面脚本？

3：有多个索引的表，是否记录数会存在不一致的情况？

4：统计信息不准确的表，是否rows也会不准确

5: 分区表的情况又是怎么样？

6：对象目录视图sys.partitions与sp_spaceused获取的表记录函数是否准确。

如下所示，我们先构造测试案例：

IF EXISTS(SELECT 1 FROM sys.objects WHERE type='U' AND name='TEST_TAB_ROW')
BEGIN
 DROP TABLE TEST_TAB_ROW;
END
 
IF NOT EXISTS(SELECT 1 FROM sys.objects WHERE type='U' AND name='TEST_TAB_ROW')
BEGIN
 CREATE TABLE TEST_TAB_ROW
 (
  ID INT,
  NAME CHAR(200)
 )
END
GO
 
SET NOCOUNT ON;
BEGIN TRAN
DECLARE @Index INT =1;
 
WHILE @Index <= 100000
BEGIN
 
 INSERT INTO TEST_TAB_ROW
 VALUES(@Index, NEWID());
 
 SET @Index+=1;
 
 IF (@Index % 5000) = 0 
 BEGIN
 IF @@TRANCOUNT > 0 
  BEGIN 
  COMMIT;
  BEGIN TRAN
  END
 END
END
 
IF @@TRANCOUNT > 0 
BEGIN 
 COMMIT;
END
GO

关于问题1、问题2，都可以使用上面脚本，如下测试所示：

SELECT OBJECT_NAME(object_id) AS Object_Name, 
 i.name   AS Index_Name,
 p.rows   AS Table_Rows
FROM sys.partitions p
LEFT JOIN sys.sysindexes i ON p.object_id = i.id AND p.index_id = i.indid 
WHERE
 object_id = OBJECT_ID('dbo.TEST_TAB_ROW')

在表dbo.TEST_TAB_ROW 上创建非聚集索引后，查询结果如下所示：

CREATE INDEX IX_TEST_TAB_ROW ON TEST_TAB_ROW(ID);

我们插入500条记录，此时，这个数据量不足以触发统计信息更新，如下所示， Rows Sampled还是1000000

DECLARE @Index INT =1;
 
WHILE @Index <= 500
BEGIN
 
 INSERT INTO TEST_TAB_ROW
 VALUES(100000 +@Index, NEWID());
 
 SET @Index+=1;
 
END

如下所示，发现sys.partitions中的记录变成了100500了，可见rows这个值的计算不依赖统计信息。

当然，如果你用sp_spaceused，发现这里面的记录也是100500

sp_spaceused 'dbo.TEST_TAB_ROW'

关于问题3：有多个索引的表，是否记录数会存在不一致的情况？

答案：个人测试以及统计来看，暂时发现多个索引的情况下，sys.partitions中的rows记录数都是一致的。暂时没有发现不一致的情况，当然也不排除有特殊情况。

关于问题5: 分区表的情况又是怎么样？

答案：分区表和普通表没有任何区别。

关于问题6：对象目录视图sys.partitions与sp_spaceused获取的表记录函数是否准确？

答案：对象目录视图sys.partitions与sp_spaceused获取的表记录数是准确的。

ORACLE 数据库

在ORACLE数据库中，可以通过DBA_TABLES、ALL_TABLES、USER_TABLES视图查看表的记录数，不过这个值（NUM_ROWS）跟统计信息有很大的关系，有时候统计信息没有更新或采样比例会导致这个值不是很准确。

SELECT OWNER  , 
  TABLE_NAME, 
  NUM_ROWS ,
  LAST_ANALYZED
FROM DBA_TABLES 
WHERE OWNER = '&OWNER' 
  AND TABLE_NAME = '&TABLE_NAME'; 
 
 
SELECT OWNER,
  TABLE_NAME,
  NUM_ROWS ,
  LAST_ANALYZED
FROM ALL_TABLES
WHERE OWNER ='&OWNER'
AND TABLE_NAME='&TABLE_NAME';
 
 
SELECT TABLE_NAME,
  NUM_ROWS ,
  LAST_ANALYZED
FROM USER_TABLES
WHERE TABLE_NAME='&TABLE_NAME'

更新统计信息后，就能得到准确的行数。所以如果需要得到正确的数据，最好更新目标表的统计信息，进行100%采样分析。对于分区表，那么就需要从dba_tab_partitions里面查询相关数据了。

SQL>execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'username', tabname =>'tablename', estimate_percent =>100, cascade=>true);

MySQL数据库

在MySQL中比较特殊，虽然INFORMATION_SCHEMA.TABLES也可以查到表的记录数，但是非常不准确。如下所示，即使使用ANALYZE TABLE更新了统计信息，从INFORMATION_SCHEMA.TABLES中获取的记录依然不准确

SELECT TABLE_ROWS 
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_NAME='table_name'

mysql> SELECT TABLE_ROWS 
 -> FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 -> WHERE TABLE_NAME='jiraissue'
 -> ;
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
|  36487 |
+------------+
1 row in set (0.01 sec)
 
mysql> select count(*) from jiraissue;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 36973 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)
 
mysql> analyze table jiraissue;
+----------------+---------+----------+----------+
| Table   | Op  | Msg_type | Msg_text |
+----------------+---------+----------+----------+
| jira.jiraissue | analyze | status | OK  |
+----------------+---------+----------+----------+
1 row in set (1.41 sec)
 
mysql> SELECT TABLE_ROWS 
 -> FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
 -> WHERE TABLE_NAME='jiraissue';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
|  34193 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
mysql>