SELECT COUNT(*) FROM order;  -- 全表扫描 1 亿行

-- 四种等价的写法
COUNT(*)      -- 统计行数，包含 NULL 值的行
COUNT(1)      -- 统计行数，等价于 COUNT(*)
COUNT(id)     -- 统计 id 不为 NULL 的行数
COUNT(status) -- 统计 status 不为 NULL 的行数

-- MyISAM：COUNT(*) 是 O(1) 操作
-- MyISAM 表有单独的行数计数器
SELECT COUNT(*) FROM myisam_table;  -- 瞬间返回

-- InnoDB：COUNT(*) 需要扫描索引
SELECT COUNT(*) FROM innodb_table;  -- 需要扫描索引

InnoDB 执行 COUNT(*) 的过程：
1. 选择一个最小的二级索引（索引的叶子节点不包含完整行数据，更紧凑）
   1 页 B+Tree 可存 1000 个键值 vs 数据页只能存约 100 行
2. 扫描整个索引页，累加行数
3. 索引越大，扫描越慢

-- 精确 COUNT
SELECT COUNT(*) FROM order WHERE status = 1;

-- 使用 INFORMATION_SCHEMA 获取近似值
SELECT TABLE_ROWS 
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES 
WHERE TABLE_NAME = 'order';
-- TABLE_ROWS 是估算值，可能不精确，但非常快

-- 创建计数表
CREATE TABLE row_count (
    table_name VARCHAR(100) PRIMARY KEY,
    count BIGINT NOT NULL DEFAULT 0
);

-- 在业务代码中维护计数
-- 插入时 +1
UPDATE row_count SET count = count + 1 WHERE table_name = 'order';
-- 删除时 -1
UPDATE row_count SET count = count - 1 WHERE table_name = 'order';

-- 查询时直接读取
SELECT count FROM row_count WHERE table_name = 'order';

// 每 5 分钟统计一次订单总数，缓存到 Redis
@Component
public class CountCacheJob {

    @Scheduled(cron = "0 */5 * * * ?")
    public void refreshOrderCount() {
        long count = orderMapper.count();
        redisTemplate.opsForValue().set("order_count", count);
    }

    // API 接口查询
    public long getOrderCount() {
        Long count = redisTemplate.opsForValue().get("order_count");
        return count != null ? count : 0L;
    }
}

SHOW TABLE STATUS LIKE 'order';
-- 输出中 Rows 字段是 InnoDB 的估算值（基于采样）
-- 在数据变化不频繁时，这个估算值也可以接受

-- 优化 COUNT(*) WHERE column = value
-- 确保 WHERE 条件列上有索引

-- 坏（无索引）：
SELECT COUNT(*) FROM order WHERE status = 1;  
-- 全表扫描

-- 好（有索引）：
CREATE INDEX idx_status ON order(status);
SELECT COUNT(*) FROM order WHERE status = 1;
-- 只需要扫描 idx_status 索引

-- 更好（覆盖索引）：
CREATE INDEX idx_status_created ON order(status, created_at);
SELECT COUNT(*) FROM order WHERE status = 1 AND created_at > '2024-01-01';
-- 直接在索引中完成 COUNT，不用回表

-- MySQL 负责 OLTP，不承担统计压力
-- 通过 binlog 同步到 ClickHouse 或 ES
-- 统计查询走 ES / ClickHouse