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统计一个表的数据量是怎么生成的？
发布时间：2025-11-05 09:05:58 来源：技术快报 作者：系统运维
统计一个表的统计数据量是经常遇到的需求，但是个表不同的表设计及不同的写法，统计性能差别会有较大的据量差异，下面就简单通过实验进行测试(大家测试的生成时候注意缓存的情况，否则影响测试结果）。统计
一、个表准备工作
为了后续测试工作的据量进行，先准备几张用于测试的生成表及数据，为了使测试数据具有参考意义，统计建议测试表的个表数据量大一点，以免查询时间太小，据量因此，生成可以继续使用之前常用的统计连续数生成大法，如下：
复制/* 创建连续数表 */CREATE TABLE nums(id INT primary key);/* 生成连续数的个表存储过程,优化过后的 */DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE `sp_createNum`(cnt INT )BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 1; TRUNCATE TABLE nums; INSERT INTO nums SELECT i; WHILE i <cnt DO
BEGIN INSERT INTO nums SELECT id + i FROM nums WHERE id + i<=cnt; SET i = i*2; END; END WHILE;END$$
DELIMITER ;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.生成数据，本次准备生成1kw条记录。据量
复制/* 调用存储过程 */mysql> call sp_createNum(10000000);Query OK, 1611392 rows affected (32.07 sec)1.2.3.如果逐条循环，那时间相当长，大家可以自行测试，参考链接 效率提升16800倍的云服务器连续整数生成方法。
1、创建innodb表
生成3张表innodb表，如下：
nums_1表只有字符串主键字段。
复制/* 生成只有一个字符串类型字段主键的表nums_1 */mysql> create table nums_1 (p1 varchar(32) primary key ) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
/* 导入数据,将id通过md5函数转换为字符串 */mysql> insert into nums_1 select md5(id) from nums;
Query OK, 10000000 rows affected (1 min 12.63 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 01.2.3.4.5.6.7. 复制nums_2表有5个字段 ，其中主键为字符串类型字段的p1，其他字段为整型的id，非空的c1,可为空的c2,可为空的c3。1.其中c1,c2字段内容完全一致，差别是字段约束不一样（c1不可为空，c2可为空），c3与c1,c2的差别在于c1中aa开头的值在c3中为null,其他内容一样。
复制/* 创建表nums_2 */mysql> create table nums_2(p1 varchar(32) primary key ,id int ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (1.03 sec)
/*导入数据 */mysql> insert into nums_2(id,p1,c1,c2,c3) select id,md5(id),left(md5(id),10),left(md5(id),10),if(,left(md5(id),10) like aa%,null,,left(md5(id),10)) from nums;
Query OK, 10000000 rows affected (5 min 6.68 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 01.2.3.4.5.6.7.nums_3表的内容与nums_2完全一样，区别在于主键字段不一样，c3表为整型的id。
复制/* 创建表nums_3 */mysql> create table nums_3(p1 varchar(32) ,id int primary key ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
/* 因为内容完全一致，直接从nums_2 中导入 */mysql> insert into nums_3 select * from nums_2;
Query OK, 10000000 rows affected (3 min 18.81 sec)
Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 01.2.3.4.5.6.7.2、创建MyISAM引擎表
再创建一张MyISAM的表，表结构及内容均与nums_2也一致，只是引擎为MyISAM。IT技术网
复制/* 创建MyISAM引擎的nums_4表*/mysql> create table nums_4(p1 varchar(32) not null primary key ,id int ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=MyISAM;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)/* 直接从nums_2表导入数据 */mysql> insert into nums_4 select * from nums_2;Query OK, 10000000 rows affected (3 min 16.78 sec)Records: 10000000 Duplicates: 0 Warnings: 01.2.3.4.5.6.7.二、查询整表数据量的方法
查询一张表的数据量有如下几种：
查询大致数据量，可以查统计信息，2.1中会介绍具体方法。精确查找数据量，则可以通过count(主键字段），count(*), count(1) [这里的1可以替换为任意常量]。1、非精确查询
如果只是查一张表大致有多少数据，尤其是很大的表 只是查询其表属于什么量级的（百万、千万还是上亿条），可以直接查询统计信息，查询方式有如下几种：
查询索引信息，其中Cardinality 为大致数据量（查看主键PRIMARY行的值，如果为多列的复合主键，则查看最后一列的Cardinality 值）
复制mysql> show index from nums_2;+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| nums_2 | 0 | PRIMARY | 1 | p1 | A | 9936693 | NULL | NULL | | BTREE | | |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+1 row in set (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.查看表状态，其中Rows为大致数据量。
复制mysql> show table status like nums_2;+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+| Name | Engine | Version | Row_format | Rows | Avg_row_length | Data_length | Max_data_length | Index_length | Data_free | Auto_increment | Create_time | Update_time | Check_time | Collation | Checksum | Create_options | Comment |+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+| nums_2 | InnoDB | 10 | Dynamic | 9936693 | 111 | 1105182720 | 0 | 2250178560 | 4194304 | NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL | NULL | utf8_general_ci | NULL | | |+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+1 row in set (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.直接查看STATISTICS或TABLES表，内容与查看索引信息或表状态类似，其中TABLE_ROWS的b2b信息网内容为大致的数据量。
复制mysql> select * from information_schema.tables where table_schema=testdb and table_name like nums_2;+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| def | testdb | nums_2 | BASE TABLE | InnoDB | 10 | Dynamic | 9936693 | 111 | 1105182720 | 0 | 2250178560 | 4194304 | NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL | NULL | utf8_general_ci | NULL | | |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+1 row in set (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.注意：
innodb引起的表通过以上3种方式均可查询对应表的大致数据量，且结果相同，因为均是取自相同的统计信息。MyISAM表的结果是精确值（表数据量，不包含其他字段）。 复制mysql> select * from information_schema.tables where table_schema=testdb and table_name like nums_4;+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| def | testdb | nums_4 | BASE TABLE | MyISAM | 10 | Dynamic | 10000000 | 75 | 759686336 | 281474976710655 | 854995968 | 0 | NULL | 2020-04-04 19:20:23 | 2020-04-04 19:21:45 | 2020-04-04 19:23:45 | utf8_general_ci | NULL | | |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+1 row in set (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.2、精确查找
因为2.1中innodb的表查询的结果都是统计值，非准备值，实际工作中大多数情况下需要统计精确值，那么查询精确值的方法有如下几种，且所有引擎的表都适用。
count(主键） 复制mysql> select count(p1) from nums_2;+-----------+| count(p1) |+-----------+| 10000000 |+-----------+1 row in set (1.60 sec)1.2.3.4.5.6.7. count(1)其中的1可以是任意常量，例如 count(2),count(a‘）等。
复制mysql> select count(1) from nums_2;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.45 sec)1.2.3.4.5.6.7. count(*) 复制mysql> select count(*) from nums_2;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.52 sec)1.2.3.4.5.6.7.三、COUNT性能对比
对比 count(主键） count(1) count(*) count（非空字段） count（可为空字段） 性能对比。
1、MyISAM引擎表
（1）查询整张表数据量如果想精确查询一张MyISAM表的数据量，使用 count(主键） count(1) count(*) 效率均一致，直接查出准确结果，耗时几乎为0s.
复制mysql> select count(p1) from nums_4;+-----------+| count(p1) |+-----------+| 10000000 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(1) from nums_4;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(*) from nums_4;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.执行计划也均一致，可以看出没有通过主键或其他索引扫描的方式统计。
复制mysql> explain select count(*) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select count(p1) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select count(1) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.小结：
MyISAM的方法查整表数据量效率情况为 count(主键）= count(1) = count(*)。
（2）查询部分数据
查询部分数据的时候则无法直接从统计信息获取，因此耗时情况大致如下：
复制mysql> select count(p1) from nums_4 where p1 like aa%;+-----------+| count(p1) |+-----------+| 39208 |+-----------+1 row in set (0.14 sec)mysql> select count(1) from nums_4 where p1 like aa%;+----------+| count(1) |+----------+| 39208 |+----------+1 row in set (0.13 sec)mysql> select count(*) from nums_4 where p1 like aa%;+----------+| count(*) |+----------+| 39208 |+----------+1 row in set (0.13 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.执行计划其实均一样：
复制mysql> explain select count(1) from nums_4 where p1 like aa%;+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | nums_4 | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 98 | NULL | 42603 | 100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.小结： MyISAM引擎表统计部分数据的时候直接得出数据量，也许扫描数据进行统计，几种写法效率相近。
2、innodb引擎表
innodb引擎因为要支持MVCC，因此不能整表数据量持久化保存，每次查询均需遍历统计，但是不同的写法，查询效率是有差别的，后面将进行不同维度进行对比。
（1）不同写法的性能对比通过 count(主键),count(1) , count(*) 对比查询效率。
复制mysql> select count(p1) from nums_2 ;+-----------+| count(p1) |+-----------+| 10000000 |+-----------+1 row in set (1.68 sec)mysql> select count(1) from nums_2 ;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.37 sec)mysql> select count(*) from nums_2 ;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.38 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.简单的对比发现，查询性能结果为 count(主键) < count(1) ≈ count(*)。
但是查看执行计划都是如下情况。
复制mysql> explain select count(p1) from nums_2;+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | nums_2 | NULL | index | NULL | PRIMARY | 98 | NULL | 9936693 | 100.00 | Using index |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)1.2.3.4.5.6.7.但是查询效率不一样，原因在于统计的方式不一样，如下：
count(主键)：innodb引擎根据对应的索引遍历整张表，把每一行的主键值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到主键字段后，判断是不为空的（此处其实可以优化），就按行累加。count(1)：也是遍历整张表，因为每行的结果都是1（非空），所以可以直接计数，无需判断是否为空。count(*): innodb引擎做了优化处理的，此种方式和count(1)类似，直接按行累计统计。（2）主键字段类型不同性能对比nums_2与nums_3内容相同，区别在于num_3的主键字段是整型的id字段，现在对比主键字段不同时查询性能的差别.
复制mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_2;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (2.02 sec)mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.69 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.测试发现，相同内容数据的表表主键不同，性能存在差异，且，查询时主键（索引）字段类型小的时候查询效率更好。
注：如果nums_2的id字段上添加索引后，会发现查询会走id的索引，原因在于主键索引（聚集索引）的类型是varchar(32),而id是int,索引的大小不一样，走整型的索引IO开销会少。
因此，建议MySQL的主键使用自增id作为主键（优势不仅在数据统计上，有机会在讲解）。
（3）表大小不同的对比准备工作中的nums_1 与nums_3差别在于主键都是整型的id 但是nums_3的字段更多，也就是说表更大，查询效率对比如下：
复制mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_1;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.61 sec)mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.67 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.查询时间仅供参考，取决于机器性能。
由此可见表大小不同，查询效率也不同，表越小查询效率越高。
（4）count(普通字段）因为nums_3表的c2字段允许为空，但是内容均不为空，c3字段允许为空，但是存在内容为空的情况。现在将nums_3表的c2,c3字段分别统计，查看结果（先添加索引，提高查询性能）.
复制mysql> select count(c2) from nums_3 ;+-----------+| count(c2) |+-----------+| 10000000 |+-----------+1 row in set (1.69 sec)mysql> select count(c3) from nums_3 ;+-----------+| count(c3) |+-----------+| 9960792 |+-----------+1 row in set (1.73 sec)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.因为c3字段有存在null的值，索引 统计c3行数的时候会忽略null值的行。
四、总结
以上通过对比MyISAM引擎及InnoDB引擎表通过不同写法的统计效率进行对比，可以得到如下结论：
MyISAM表统计整表行数可以直接取出，效率最高，但是MyISAM表不支持事务。InnoDB表统计效率 count(主键) < count(1) ≈ count(*)。MySQL建议设置自增字段类型的主键。表大小越小，查询统计效率越高。其实通过准备工作中的的几张表还可以做更多的测试，感兴趣的同学可以自行测试。
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