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⓻达梦登场，小count大智慧

彬老师：轮到咱们主角国产数据库登场了！近年来，我国自主数据库的跨越式发展，既得益于持续的技术突破，更源于深入骨髓的创新基因。以达梦数据库为例，他们从数据库内核层面入手，创新性地引入动态计数器机制，彻底解决了count(*)的性能痛点，让用户无需任何特殊技巧，就能获得极致性能体验。

小渣：哇，这个想法牛，直接从内核入手，够彻底！

彬老师：这正是原创数据库企业的优势所在，代码自主可控！我们做个试验。如下所示，少量记录时，count(*)仅需0.2毫秒，插入为32毫秒。

create table t as select * from dba_objects;
SQL> insert into t select * from t;
影响行数 1401
已用时间: 32.849(毫秒). 执行号:256.
SQL> select count(*) from t;
已用时间: 0.219(毫秒). 执行号:288.

彬老师：随后记录自我复制到15738496时，插入速度从32毫秒变成45秒，而count(*)依然是0.2毫秒左右。

SQL> insert into t select * from t;
影响行数 2869248
已用时间: 00:00:45.028. 执行号:289.
已用时间: 8.689(毫秒). 执行号:290.
SQL> select count(*) from t;
COUNT(*)
---------------
15738496
已用时间: 0.216(毫秒). 执行号:290.

小渣：这效率太惊人了！对了，Oracle有类似功能吗？

弘老师：没！

大饼：那在极端高并发场景下，计数器会不会成为性能瓶颈？

彬老师：非常专业的问题！确实，在某些极端场景下，维护计数器也会带来少量开销。正因如此，达梦数据库贴心地提供了灵活的配置选项，允许用户根据实际需求开启或关闭此功能。这种既追求性能又尊重用户选择的设计理念，正是国产数据库日益成熟的体现。关于count(*)的各种优化手段，我整理了如下总结：

在这里插入图片描述

弘老师：国产数据库的创新不是 “为了创新而创新”，而是始终围绕 “用户痛点” 和 “技术瓶颈” 双轮驱动。从内核架构重构到行业场景深耕，从代码级优化到生态体系建设，这种 “接地气且动真格的创新”，正是国产数据库能与甲骨文、IBM同台竞技的根本原因。

小渣：国产数据库的创新精神令人敬佩！两位老师，还有哪些精彩的创新案例，可以分享给我们吗？

彬老师：时间不早了，咱们下回再聊吧。

全文完

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