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测试环境
数据总数 300万条 占用磁盘空间 1G 左右
数据结构
表1 news [ 文章表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ] ----------------------------------------------------- idint11主键自动增加 cateint11索引 titlevarchar200标题(便于基础搜索做了索引) contenttext文章正文 dateint11文章发布时间(时间戳形式)
表2 cate [ 文章分类表 引擎 myisam 字符集 utf-8 ] ----------------------------------------------------- cate_idint11主键自动增加 cate_namevarchar200文章标题
查询总数
myIsam 引擎下 select count(*) as total from news //耗时 0.001秒 极快 //带上条件 select count(*) as total from news where cate = 1 耗时 0.046秒 可以接受的速度 innodb 引擎下 select count(*) as total from news //耗时 0.7秒 很慢 select count(*) as total from news where cate = 1 耗时 0.7秒 很慢
为什么2种引擎查询速度相差这么大？
InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。
MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。
注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上where col 条件。其中col列是表的主键之外的其他具有唯一约束索引的列。这样查询时速度会很快。就是可以避免全表扫描。
总结
mysql 在300万条数据（myisam引擎）情况下使用 count(*) 进行数据总数查询包含条件（正确设置索引）运行时间正常。对于经常进行读取的数据我们建议使用myIsam引擎。
百万数据量mysql的测试环境讲析就先给大家讲到这里，对于其它相关问题大家想要了解的可以持续关注我们的行业资讯。我们的板块内容每天都会捕捉一些行业新闻及专业知识分享给大家的。