大家可以使用COUNT(*)函数来获取数据总数，但是这样会导致MySQL进行全表扫描，耗费大量的资源。为了避免这种情况，大家可以使用EXPLAIN关键字来查看执行计划：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM table_name;
执行上述SQL语句后，大家可以看到MySQL的执行计划。
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | table_name| ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | Using where;| +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
其中，id列表示每个SELECT查询的顺序，1表示第一个查询；select_type列表示SELECT查询的类型，SIMPLE表示不包含UNION或子查询；table列表示查询的表名；type列表示MySQL在查询时使用了什么类型的索引，ALL表示没有使用索引；key列表示MySQL在查询时使用的索引名称；rows列表示MySQL预计要扫描的行数；Extra列包含了其他的一些信息，如是否使用了临时表、是否使用了文件排序等。
从上述执行计划中，大家可以看到MySQL没有使用索引，需要扫描全部的1000行数据。为了加速查询速度，大家可以添加一个索引：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX `index_name` (`column_name`);
之后，大家再执行获取数据总数的SQL语句，再次查看执行计划：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM table_name;
此时，大家可以看到MySQL的执行计划已经发生了变化：
+----+-------------+-----------+-------+---------------+------------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+-------+---------------+------------+---------+------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | table_name| index | NULL | `index_name`| 4 | NULL | 1000 | | +----+-------------+-----------+-------+---------------+------------+---------+------+------+-------------+
这次，MySQL使用了索引，只需要扫描全部的1000行数据就可以获取数据总数，从而大大提高了查询速度和减少了资源消耗。