当MySQL中的数据量达到千万级别时，使用COUNT()查询可能会变得比较慢。这是因为COUNT()会扫描整个表并计算匹配的行数，对于大表来说，这个过程可能会非常耗时。
在上图中查询一千三百多万数据耗时 28s左右。
以下是一些优化COUNT(*)查询的方法：
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使用索引： 确保查询的字段上有适当的索引。如果没有索引，
COUNT(*)将会执行全表扫描，导致性能下降。可以考虑在查询的字段上创建索引，以加快查询速度。 -
使用近似值： 如果对实时性要求不高，可以使用近似值来代替精确的
COUNT(*)。例如，可以使用近似的行数估计函数如SHOW TABLE STATUS或EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM table_name来获取大致的行数。
这里使用EXPLAIN 查询非常快，但是数据没有那么精准。
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使用缓存： 如果查询的结果不需要实时更新，可以将结果缓存在缓存中，避免每次查询都执行
COUNT(*)操作。可以使用缓存技术如Redis或Memcached来实现。 -
分批查询： 如果查询的结果集很大，可以考虑将查询分批进行，每次查询一部分数据，然后累加结果。这样可以减少单次查询的数据量，提高查询速度。
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数据分片： 如果数据量非常大，可以考虑将数据进行分片存储，将数据分散到多个表或数据库中。这样可以将查询的数据量分散到多个节点上，提高查询性能。
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数据汇总表： 如果对实时性要求不高，可以创建一个汇总表，用于存储每个表的行数。定期更新汇总表的行数，然后查询汇总表来获取行数，避免每次都执行COUNT(*)操作。
以上是一些优化COUNT(*)查询的方法，具体的优化策略需要根据具体的业务需求和数据库结构来确定,您还有哪些解决方案分享一下。
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