Navicat Premium是一个可连接多种数据库的管理工具，它可以让你以单一程序同时连接到MySQL、Oracle及PostgreSQL数据库，让管理不同类型的数据库更加的方便。
在上篇文章获取MySQL中的高级行数（第2部分）中，我们使用了原生COUNT() 函数来计算唯一值以及满足条件的值。在今天的最后第三部分中，我们将学习如何从数据库或整个模式中的所有表中获取行计数。
查询信息模式数据库
您不必对每个表运行计数查询来获取行数。如果您计划多次运行外部脚本，那么这将是一件乏味的事情，并且可能需要外部脚本。
INFORMATION_SCHEMA数据库是每个MySQL实例存储有关MySQL服务器维护的所有其他数据库的信息的地方。有时也称为数据字典和系统目录，它是查找有关数据库、表、列的数据类型或访问权限的信息的理想位置。
INFORMATION_SCHEMA “TABLES”表提供有关数据库中其他表的信息。通过查询它，您可以通过一个查询获得精确的行数。
一个数据库的表计数
很容易获得一个数据库的行数。只需添加一个条件是table_schema列与数据库名称匹配的WHERE子句：
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SELECT
TABLE_NAME,
TABLE_ROWS
FROM
`information_schema`.`tables`
WHERE
`table_schema` =
'YOUR_DB_NAME'
;
+
------------+------------+
| TABLE_NAME | TABLE_ROWS |
+
------------+------------+
| Table1 | 105 |
+
------------+------------+
| Table2 | 10299 |
+
------------+------------+
| Table3 | 0 |
+
------------+------------+
| Table4 | 1045 |
+
------------+------------+
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整个架构的表计数
为模式中的所有数据库获取行计数需要付出更多的努力。为此，我们必须使用一份准备好的声明。
在语句中，group_concat（）函数将多行打包为一个字符串，以便将表名列表转换为由联合连接的多个计数的字符串。
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Select
-- Sort the tables by count
concat(
'select * from ('
,
-- Aggregate rows into a single string connected by unions
group_concat(
-- Build a "select count(1) from db.tablename" per table
concat(
'select '
,
quote(db),
' db, '
,
quote(tablename),
' tablename, '
'count(1) "rowcount" '
,
'from '
, db,
'.'
, tablename)
separator
' union '
)
,
') t order by 3 desc'
)
into
@sql
from
(
select
table_schema db,
table_name tablename
from
information_schema.tables
where
table_schema
not
in
(
'performance_schema'
,
'mysql'
,
'information_schema'
)
) t;
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我们连接的select语句保存在@sql变量中，这样我们就可以将其作为准备好的语句运行：
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-- Execute @sql
prepare
s
from
@sql;
execute
s;
deallocate
prepare
s;
+
-----+-----------+------------+
| db | tablename | rowcount |
+
-----+-----------+------------+
| DB1 | Table1 | 1457 |
+
-----+-----------+------------+
| DB1 | Table2 | 1029 |
+
-----+-----------+------------+
| DB2 | Table1 | 22002 |
+
-----+-----------+------------+
| DB2 | Table2 | 1022 |
+
-----+-----------+------------+
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关于速度和准确性
这些查询将执行得非常快，并在MyISAM表上产生非常精确的结果。但是，事务性存储引擎（如InnoDB）不保留表中的内部行数。相反，事务性存储引擎对表中的一些随机页进行采样，然后估计整个表的总行数。MVCC（一种允许并发访问行的特性）的后果是，在任何一个时间点，一行都有多个版本。因此，count(1)将取决于事务启动的时间及其隔离级别。在InnoDB这样的事务性存储引擎上，您可以期望计数精确到实际行数的4%以内。