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对于千万级数据库的count优化，可以使用索引、分区表和缓存等方法来提高查询效率。
MySQL千万级数据库的count优化方法主要包括以下几种：
| 方法 | 描述 |
| 使用索引 | 对于经常查询的字段，可以在这些字段上创建索引，索引可以极大地提升查询效率，过多的索引会影响插入、删除、更新等操作的性能，因此应该根据实际情况精心设计和使用。 |
| 分区表 | 对于大型表来说，可以通过分区表的方式将表分成多个“小表”，这样既能够减少查询时扫描的数据量，也能够加快数据的插入、更新、删除等操作的速度，MySQL支持很多种分区方式。 |
| 分库分表 | 对于访问量极高的表来说，可以采用分库分表的方式将数据分散到多台服务器上，这样可以有效缓解单台服务器的压力，提升查询、更新、删除等操作的速度，并且可以支撑更高的数据量。 |
| 使用缓存 | 为了避免每次执行COUNT()查询语句都需要扫描整个表，可以使用缓存减少数据访问次数，可以使用MySQL的查询缓存、Redis等缓存系统缓存查询结果。 |
以下是两个关于MySQL千万级数据库count优化的FAQs：
1、**问：在MySQL中，为什么count(*)和count(1)的效率相差无几？
答：在MySQL中，count(*)和count(1)的效率相差无几，因为两者都是统计表中满足条件的记录数量，count(*)会统计所有列，而count(1)则只统计一个常量，由于MySQL的优化器会自动将count(1)转换为count(*)，所以两者的效率基本相同。
2、问：在MySQL中，如何避免使用DISTINCT关键字降低查询效率？
答：在使用COUNT()函数时，应避免使用DISTINCT关键字，因为DISTINCT关键字需要对每一条记录进行去重操作，会降低查询效率，如果需要使用DISTINCT，建议在执行查询之前先对数据进行去重处理，然后再执行COUNT()操作，在一个用户表中，需要统计不同城市的用户数，该表的结构如下所示：
CREATE TABLE users ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) );
应先对数据进行去重处理，再执行COUNT()操作：
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT city FROM users) AS tmp;
