问下大佬们，不小心对某个大容量数据库（30gb）执行count(*)后，迟迟没反应如何解决？

当你在阿里云数据管理DMS环境下执行大数据量查询，如count(*)等操作时，可能会导致查询执行非常缓慢或者阻塞。

以下是可能的解决方法：

1. 终止查询：在DMS SQL Editor界面左下角，点击“终止”按钮，可以停止查询。如果该按钮不可用，则需要等待查询完成或者关闭DMS程序。

2. 优化查询：如果查询仍然非常缓慢或者阻塞，建议优化查询语句。例如，可以添加WHERE条件或者使用聚合函数来优化查询。

3. 增加机器配置：如果你的数据库机器配置比较低，可能会导致查询缓慢。建议增加机器的CPU、内存和磁盘等配置来提高查询性能。

4. 利用索引：如果查询表的数据量很大，使用索引可以加速查询。如果表没有索引，可以在查询之前为该表添加索引。

5. 切分表操作：针对大型表（如单表数据量超过500万条记录），可以考虑进行分表操作，将表分成多个小表分别处理，从而降低查询成本。

6. 避免在生产环境中执行脚本：在生产环境中执行脚本时一定要格外谨慎，如果脚本出现问题，可能会导致生产环境中的业务数据受到影响。所以在执行大型查询之前，最好进行测试，以避免出现意外情况。

您可以show processlist 清理掉，此回答整理自钉群“阿里云DMS数据管理用户交流群”

执行count()语句会导致数据库进行全表扫描，如果表中有大量数据，那么执行时间可能会非常长。如果你不小心对一个大容量数据库执行了count()语句，而且已经等待很久，没有任何响应，可以考虑以下几个方法：

终止查询：如果你的MySQL客户端还能够响应，可以尝试通过手动终止查询来停止count(*)语句的执行。例如，在MySQL客户端输入Ctrl + C键，或者在MySQL客户端使用KILL QUERY命令来终止查询。

优化查询：如果你需要查询表的行数，可以考虑使用其他方法来优化查询。例如，你可以使用LIMIT和OFFSET子句将查询结果分页，或者使用WHERE子句来限制查询的结果集。

使用近似值：如果你不需要准确的行数，可以考虑使用近似值来代替count(*)。例如，你可以使用MySQL的APPROX_COUNT_DISTINCT()函数来估算表中唯一值的数量。

优化数据库：如果你经常需要查询表的行数，可以考虑优化数据库结构。例如，你可以使用索引来加快count(*)语句的执行，或者使用分区表来将数据分散到多个表中，从而减少每个表的大小。

无论采用哪种方法，都建议在测试环境中进行，以避免对生产环境造成不必要的影响。