如何处理大表的 COUNT 查询？
在真实业务中，COUNT(*) 看似简单，但一到 千万、上亿数据量的大表，问题就来了：
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• 慢！特别慢！ -
• CPU 飙高 -
• 影响业务查询 -
• 一个统计操作可能耗时几秒甚至几十秒
✔ COUNT 为什么慢？
✔ COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(列) 有什么区别？
✔ 如何在大表中优化 COUNT 查询？
一、COUNT 为什么这么慢？
原因很简单：
COUNT 必须统计 “符合条件的行数”，属于全表计算。
例如：
SELECT COUNT(*) FROM orders;
即使加了主键索引，MySQL 仍然需要：
✔ 扫描索引（或表）
✔ 逐行累计
✔ 在 MVCC 下还要判断“是否可见”
在千万级、亿级数据量时，自然很慢——这不是 SQL 写得不对，而是 业务需要换方案。
二、先搞懂 COUNT 的三种写法差别
1）COUNT(*)
这是 MySQL 推荐的写法。
统计行数最佳写法，无论列是否为 NULL 都计数。
MySQL 已对 COUNT(*) 做了优化，效率最高。
2）COUNT(1)
几乎与 COUNT(*) 等价，也能走索引。
区别极小，可忽略。
3）COUNT(列)
⚠ 只有该列 非 NULL 才计数。
如果列存在大量 NULL，会导致结果不准确。
结论：生产环境用 COUNT(*) 即可。
三、重点：如何优化大表 COUNT 查询？
下面给你 7 个实用方案，都是大厂常用手段。
方案 1：利用统计表（强烈推荐）
核心思路：
把 count 结果提前存起来，不要临时算。
例如：
创建一个 order_statistics 表：
增删改订单时同步更新统计表。
业务查询时直接：
SELECT total_orders FROM order_statistics;
✔ 毫秒级
✔ 可支撑千万级甚至亿级规模
✔ 高并发安全
这是所有大流量系统的必用方案（如电商、内容平台）。
方案 2：使用缓存计数（Redis）
例如：
INCR orders_count
适用场景：
✔ 高频写入
✔ 高并发统计
✔ 实时展示较多的业务（在线人数、点赞数）
缺点：
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• 可能出现短暂不一致 -
• 需要补偿机制（定期校准）
方案 3：使用 HyperLogLog（估算计数）
如果你只需要“估算数量”，如 UV、访问量、点击数计数，可使用：
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• Redis HyperLogLog（误差 < 1%） -
• MySQL 插件（较少用）
典型场景：
✔ UV / PV
✔ 域名访问数
✔ 活跃人数
优势：
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• 空间极小（12 KB） -
• 时间复杂度 O(1)
方案 4：利用索引覆盖扫描（适用于 COUNT(*)）
如果你的 COUNT 查询带条件：
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 1;
建索引：
CREATE INDEX idx_status ON orders(status);
MySQL 会扫描索引，而不是扫描整张表（索引更小，效率更高）。
方案 5：合理使用分区表（Partition）
如果表按时间分区：
orders_2024_01
orders_2024_02
...
查询：
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE create_time > '2024-10-01';
只扫描少量分区，而不是整表。
大幅减少扫描量。
方案 6：拆分历史数据（冷热分离）
当前业务只需要统计最近 3 个月的数据。
那你可以将老数据归档至：
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• 历史表（history_orders） -
• 冷存储 -
• ES
业务 COUNT 只查热点数据：
SELECT COUNT(*) FROM orders_hot;
查询量降低几个数量级。
方案 7：避免使用 ORM 的复杂 count 查询
例如某些 ORM 会：
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• 加多余 JOIN -
• COUNT(DISTINCT xx) -
• COUNT() 包含 GROUP BY -
• 自动生成低效 SQL
检查 SQL 是否必要，尽量简化。
四、企业最佳实践总结
大流量业务统一策略：
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1. count(*) 本身不可优化（是全表扫描） -
2. 大量数据使用统计表或 redis 自动计数 -
3. 定期校准预统计（补偿任务） -
4. 对条件 count，建覆盖索引 -
5. 对时间类 count，使用分区表 -
6. 对历史数据做冷热分离
五、总结
COUNT 是全表扫描或全索引扫描，因此大表会非常慢。
优化核心是：避免实时计算，改为预聚合或缓存查询。可用方案包括：统计表、Redis 计数、索引覆盖、分区表、冷热分离等。
生产环境中，统计表 + Redis 缓存 是主流组合。
