Функция COUNT
Функция COUNT подсчитывает количество записей в таблице.
Условие, по которому будут выбираться записи, задается с помощью команды WHERE.
Команда WHERE не является обязательной, если ее не указать — будут подсчитаны все записи в таблице.
См. также команду DISTINCT, которая позволяет подсчитывать только уникальные значения поля.
См. также команду GROUP BY, которая позволяет группировать записи и затем с помощью COUNT подсчитывать количество в группах.
Синтаксис
Подсчет всех записей:
Подсчет всех записей, где заданное поле не равно NULL:
Только уникальные значения поля:
Примеры
Все примеры будут по этой таблице workers, если не сказано иное:
| id айди |
name имя |
age возраст |
salary зарплата |
|---|---|---|---|
| 1 | Дима | 23 | 400 |
| 2 | Петя | 25 | 500 |
| 3 | Вася | 23 | 500 |
| 4 | Коля | 30 | 1000 |
| 5 | Иван | 27 | 500 |
| 6 | Кирилл | 28 | 1000 |
Пример
Давайте подсчитаем всех работников с возрастом 23 года:
Результат выполнения SQL запроса:
| count результат подсчета |
|---|
| 2 |
Пример
Давайте подсчитаем количество разных зарплат (их будет 3 штуки: 400, 500 и 1000):
Результат выполнения SQL запроса:
| count результат подсчета |
|---|
| 3 |
Пример
Давайте подсчитаем одновременно количество разных возрастов и количество разных зарплат:
Результат выполнения SQL запроса:
| count1 количество возрастов |
count2 количество зарплат |
|---|---|
| 5 | 3 |
Меняем таблицу для примеров
Все примеры ниже будут по этой таблице workers, если не сказано иное:
COUNT(*)
У меня есть подборка простеньких вопросов, которые я люблю задавать при собеседовании. Например, как посчитать общее число записей к таблице? Вроде бы ничего сложного, но если копнуть глубже, то можно много интересных нюансов рассказать собеседнику.
Давайте начнем с простого… Эти запросы отличаются чем-то друг от друга с точки зрения конечного результата?
Большинство отвечали: «Нет».
Реже старались долее детально формировать ответ: «Запросы вернут идентичный результат, но COUNT вернет значение типа INT, а COUNT_BIG – тип BIGINT».
Если проанализировать план выполнения, то можно заметить различия, которые многие упускают из вида. При использовании COUNT на плане будет операция Compute Scalar:
Если посмотреть в свойства оператора, то мы увидим там:
Это происходит потому, что при вызове COUNT неявно используется COUNT_BIG после чего результат преобразуется в INT.
Не сказал бы, что существенно, но преобразования типов увеличивает нагрузку на процессор. Многие, конечно, могут сказать, что этот оператор ничего не стоит при выполнении, но нужно отметить простой факт – SQL Server очень часто недооценивает Compute Scalar операторы.
Еще я знаю людей, которые любят использовать SUM вместо COUNT:
Такой вариант примерно равнозначен COUNT. Мы также получим лишний Compute Scalar на плане выполнения:
Теперь более детально затронем вопросы производительности.…
Если использовать запросы выше, то чтобы посчитать количество записей SQL Server необходимо выполнить Full Index Scan (или Full Table Scan если таблица является кучей). В любом случае, эти операции далеко не самые быстрые. Лучше всего для получения количества записей использовать системные представления: sys.dm_db_partition_stats или sys.partitions (есть еще sysindexes, но оставлен для обратной совместимости с SQL Server 2000).
Если сравнить планы выполнения, то доступ к системным представлениям менее затратный:
На AdventureWorks преимущество от применения системных представлений явно не проявляется:
Время выполнения на секционированной таблице с 30 миллионами записей:
В случае если нужно проверить наличие записей в таблице, то использование метаданных как было показано выше не даст особых преимуществ…
И на практике будет даже капельку медленнее, поскольку SQL Server генерирует более сложный план выполнения для выборки из метаданных.
Еще интереснее становиться, когда нужно посчитать количество записей по всем таблицам сразу. На практике встречал несколько вариантов, которые можно обобщить.
Вариант #1 с применением недокументированной процедуры, которая курсором обходит все пользовательские таблицы:
Вариант #2 – динамический SQL которые генерирует запросы SELECT COUNT(*):
Вариант #3 – быстрый вариант на каждый день:
Уж очень много я выдал дифирамбов, что системные представления такие хорошие. Однако, при работе с ними нас могут подстерегать «приятные» неожиданности.
Помнится, был такой веселый баг, когда при миграции с SQL Server 2000 на 2005 некоторые системные представления некорректно обновлялись. Особо везучим людям, в таком случае, из метаданных возвращались неверные значения о количестве записей в таблицах. Лечилось это все командой DBCC UPDATEUSAGE.
Вместе с SQL Server 2005 SP1 этот баг исправили и все бы ничего… Но подобную ситуацию я наблюдал еще один раз, когда восстановил бекап с SQL Server 2005 SP4 на SQL Server 2012 SP2. Воспроизвести проблему на реальном окружении увы не смогу, поэтому немного обманув оптимизатор:
расскажу на простом примере.
Самый безобидный запрос начал выполняться дольше чем обычно:
Посмотрел на план запроса и увидел там явно неадекватное значение Estimated number of rows:
Заглянул в статистику по кластерному индексу:
Все было в норме:
Но в системных представления о которых мы говорили ранее:
В запросе не было предикатов для фильтрации и оптимизатор выбрал Full Index Scan. При Full Index/Table Scan ожидаемое количество строк оптимизатор не берет из статистики, а обращается к метаданным (точно не уверен всегда ли это происходит).
Не секрет, что на основе Estimated number of rows SQL Server генерирует план выполнения и вычисляет сколько нужно памяти чтобы его выполнить. Если оценка будет неверной, то может быть выделено больше памяти на выполнение запроса, чем нужно на самом деле.
Вот к чему приводит неверная оценка количества строк:
Проблема решилась достаточно просто:
После рекомпиляции запроса все пришло в норму:
Если системные представления уже не кажутся «спасительной палочкой», то какие варианты у нас остаются? Можно делать все по-старинке:
Но при интенсивной вставке в таблицу я бы не доверял результатам. «Волшебный» хинт NOLOCK тем более не гарантирует правильного значения:
По сути, чтобы получить правильное значение количества строк в таблице, нужно выполнять запрос под уровнем изоляции SERIALIZABLE либо используя хинт TABLOCKX:
И что мы получаем в итоге… монопольную блокировку таблицы на период выполнении запроса. И тут каждый должен решать сам, что ему лучше использовать. Мой выбор — метаданные.
Еще интереснее, когда нужно быстро подсчитать число строк по условию:
Если в таблице не происходят частые операции вставки-удаления, то можно создать индексированное представление:
Для этих запросов оптимизатор будет генерировать идентичный план на основе кластерного индекса вьюхи:
План выполнения с индексным представлением и без:
Этим постом я хотел показать, что идеальных решений на все случаи жизни не бывает. И в каждом конкретной ситуации нужно действовать с индивидуальным подходом.
Все тестировалось на SQL Server 2012 SP3 (11.00.6020).
В качестве выводов… Когда нужно подсчитать общее число строк по таблице, то я использую метаданные — это самый быстрый способ. И пусть Вас не пугает ситуация с старым багом, который я привел выше.
Если нужно быстро подсчитать количество строк в разрезе какого-то поля или по условию — то я стараюсь использовать индексированные представления либо фильтрованные индексы. Все зависит от ситуации.
Когда таблица маленькая или вопросы с производительностью не стоят так остро, то проще уж действительно по-старинке написать SELECT COUNT(*)…
Если хотите поделиться этой статьей с англоязычной аудиторией:
What is the fastest way to calculate the record COUNT?
SQL функция COUNT
В этом учебном материале вы узнаете, как использовать SQL функцию COUNT с синтаксисом и примерами.
Описание
SQL функция COUNT используется для подсчета количества строк, возвращаемых в операторе SELECT.
Синтаксис
Синтаксис для функции COUNT в SQL.
Или синтаксис для функции COUNT при группировке результатов по одному или нескольким столбцам.
Параметры или аргумент
Пример — функция COUNT включает только значения NOT NUL
Не все это понимают, но функция COUNT будет подсчитывать только те записи, в которых expressions НЕ равно NULL в COUNT( expressions ). Когда expressions является значением NULL, оно не включается в вычисления COUNT. Давайте рассмотрим это дальше.
Count table rows
What is the MySQL command to retrieve the count of records in a table?
12 Answers 12
will count the number of rows in the table.
Because nobody mentioned it:
lists all tables along with some additional information, including estimated rows for each table. This is what phpMyAdmin is using for its database page.
This information is available in MySQL 4, probably in MySQL 3.23 too — long time prior information schema database.
The number shown is estimated for InnoDB and TokuDB but it is absolutely correct for MyISAM and Aria (Maria) storage engines.
The number of rows. Some storage engines, such as MyISAM, store the exact count. For other storage engines, such as InnoDB, this value is an approximation, and may vary from the actual value by as much as 40% to 50%. In such cases, use SELECT COUNT(*) to obtain an accurate count.
This also is fastest way to see the row count on MySQL, because query like:
Doing full table scan what could be very expensive operation that might take hours on large high load server. It also increase disk I/O.
The same operation might block the table for inserts and updates — this happen only on exotic storage engines.