数据库用得怎么样？教你几招SQL快速查全库情况，省时又实用

（来源：知乎专栏《数据分析师的自我修养》）今天咱们来聊聊怎么用SQL快速摸清一个陌生数据库的情况，很多人打开新接手的数据库两眼一抹黑，不知道从哪儿下手,其实用几个简单的SQL语句就能把库里的情况摸个八九不离十。

先说说查表，数据库里到底有哪些表？每个表是干嘛的？这时候可以查数据字典。（来源：Stack Overflow高赞回答）比如在MySQL里跑个SHOW TABLES，SQL Server里用SELECT name FROM sys.tables，马上就能看到所有表名，光知道名字还不够，最好能看看表注释，像在Hive里可以用DESCRIBE EXTENDED 表名，Oracle里查ALL_TAB_COMMENTS视图,这样就能知道每个表是存用户信息还是订单数据了。

接下来看表结构，想知道某张表有哪些字段？（来源：公司内部SQL规范文档）直接用DESCRIBE 表名或者SHOW COLUMNS FROM 表名，字段名、数据类型、是否允许为空这些基本信息一目了然，比如看到user_id是int类型还带主键标志，那肯定是用户表的唯一标识；看到amount是decimal类型,基本能猜到是金额字段。

光有结构不够，还得知道数据量大小。（来源：《SQL性能优化实战》案例）用SELECT COUNT(*) FROM 表名快速统计每张表的数据行数，比如用户表有10万行，订单表有100万行，心里马上就有数了，再加上SELECT MAX(create_time), MIN(create_time) FROM 表名，还能知道数据的时间范围——比如订单表最早记录是2020年1月，最近到昨天,这说明表一直在更新。

重点字段的分布也要查。（来源：某电商公司数据探查报告）比如用户表里跑个SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users，能看出用户覆盖了300个城市；SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status='已完成'可以统计已完成订单占比,这些信息对业务理解特别有帮助。

表关系也不能忽略。（来源：数据仓库设计指南）通过外键关系能理清业务逻辑：比如订单表里的user_id指向用户表，说明订单依赖用户存在，在MySQL里可以查information_schema库的KEY_COLUMN_USAGE表来找这些关系。

数据质量检查很简单但很重要。（来源：某金融企业数据治理规范）用SELECT COUNT(*) FROM 表名 WHERE 某字段 IS NULL快速查空值比例，比如用户表里邮箱字段有5%的空值，或者商品表里价格字段有负数,这些都能提前发现。

索引情况影响查询速度。（来源：DBA常用巡检脚本）MySQL里用SHOW INDEX FROM 表名，SQL Server里查sys.indexes，能看到哪些字段建了索引，比如发现经常按时间查询的日志表居然没时间索引,这就是优化点。

最后说说存储空间。（来源：阿里云数据库管理手册）像MySQL的information_schema.TABLES表里有DATA_LENGTH字段，能查每张表占了多少磁盘空间，发现某张日志表占了50G空间,就要考虑是否要归档历史数据了。

把这些语句保存成脚本，下次遇到新数据库只要稍微改改就能用。（来源：个人工作经验总结）比如把库名变量化，用循环语句批量跑所有表的统计信息，半小时就能输出一份完整的库结构报告，当然不同数据库语法略有差异,但思路是相通的。

记住几个关键点：查表名和注释了解业务范围，看字段类型掌握数据结构，统计行数和时间范围评估数据规模，检查空值和异常值确保质量，分析索引和空间为优化做准备，这一套组合拳打下来,基本就能把数据库的情况摸清楚了。