记录数计算

在ORACLE SQL性能优化中，计算记录数时，通常比起使用count(1)，使用count(*)稍快一些。然而，若能利用索引进行检索，针对索引列进行计数仍是最高效的方法，例如tCOUNT(EMPNO)。

计算记录条数，count(*) 优于 count(1)，但通过索引检索对应索引列计数最快，如 COUNT(EMPNO)

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

在VC6环境下，实现对Oracle数据库的数据访问，并获取数据记录总数的方法。

MySQL InnoDB性能表现：表记录数的影响 本测试重点关注表记录数对MySQL InnoDB性能的影响，特别是与其缓存机制Innodb buffer pool的关系。 表大小小于Innodb buffer pool时: 性能受表记录数影响较小，各种操作性能差异不明显。 表大小超过Innodb buffer pool (10KW) 时: 性能急剧下降，此时磁盘IO成为瓶颈。 结论: 表记录数本身对性能影响有限，关键在于控制表大小使其小于Innodb buffer pool，以充分利用缓存机制，降低磁盘IO，提升整体性能。

介绍了在matlab开发环境中进行四元数乘法计算的方法。

SqlServer快速获取千万级数据表总记录数的小案例，详细介绍了如何高效完成此任务。

新增会员数计算的 Storm 实时流程挺不错的，适合用在需要大规模实时数据的场景。流程分为多个组件，其中NewMemberParseBolt负责过滤异常数据，解析出所需字段并发射Tuple；NewMemberSpout从 MQ 中读取数据，发射Tuple；通过NewMemberSum2RedisBolt来计算总的新增会员数，并把数据存入 Redis。每分钟定时发射结果的功能由NewMemberSumBolt实现，数据最终会被写入 MySQL 或 MQ，形成一个完整的实时链。整体来说，这个架构适合你在流式数据计算中使用，操作也灵活哦。如果你正在用 Storm 类似的实时数据流，还是蛮推荐这个方案

在 Oracle SQL 中计算记录条数时，普遍认为 COUNT(*) 比 COUNT(1) 稍快。若能利用索引检索，则对索引列进行计数效率最高，例如 COUNT(EMPNO)。

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