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MySQL - count(*)

MySQL - count(*)

作者: kyo1992 | 来源:发表于2021-04-24 09:08 被阅读0次

count(*) 的实现方式

在没有过滤条件的 count()下,在不同的 MySQL 引擎中,count() 有不同的实现方式。

  • MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高;
  • 而 InnoDB 引擎就麻烦了,即使是在同一个时刻的多个查询,由于多版本并发控制(MVCC)的原因,InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。它执行 count(*) 的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数。

MyISAM 表虽然 count() 很快,但是不支持事务;
show table status 命令虽然返回很快,但是不准确;
InnoDB 表直接 count(
) 会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。

InnDB对count(*)的优化

InnoDB 是索引组织表,主键索引树的叶子节点是数据,而普通索引树的叶子节点是主键值。
所以,普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作,遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。
因此,MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。
在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库系统设计的通用法则之一。

如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数,到底应该怎么办呢?
答案是,我们只能自己计数。

用缓存系统保存计数

例如使用Redis string类型进行存储表的行数。
问题是会有丢失数据和计数不精确的问题。



seesionA插入一条数据后,sessionB马上读取Redis中该表行数,实际是旧数据。
只有sessionA把Redis更新了才生效。

在数据库保存计数

可以利用“事务”这个特性,把问题解决掉。



虽然会话 B 的读操作仍然是在 T3 执行的,但是因为这时候更新事务还没有提交,所以计数值加 1 这个操作对会话 B 还不可见。
因此,会话 B 看到的结果里, 查计数值和“最近 100 条记录”看到的结果,逻辑上就是一致的。

不同的 count 用法

count含义:count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。

所以,count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。

至于分析性能差别的时候,可以记住这么几个原则:

  1. server 层要什么就给什么;
  2. InnoDB 只给必要的值;
  3. 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”其他“显而易见”的优化并没有做。

对于 count(主键 id) 来说,InnoDB 引擎会遍历整张表,把每一行的 id 值都取出来,返回给 server 层。server 层拿到 id 后,判断是不可能为空的,就按行累加。

对于 count(1) 来说,InnoDB 引擎遍历整张表,但不取值。server 层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。

单看这两个用法的差别的话,你能对比出来,count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说:

  • 如果这个“字段”是定义为 not null 的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为 null,按行累加;
  • 如果这个“字段”定义允许为 null,那么执行的时候,判断到有可能是 null,还要把值取出来再判断一下,不是 null 才累加。也就是前面的第一条原则,server 层要什么字段,InnoDB 就返回什么字段。

但是 count() 是例外,并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count() 肯定不是 null,按行累加。

看到这里,你一定会说,优化器就不能自己判断一下吗,主键 id 肯定非空啊,为什么不能按照 count() 来处理,多么简单的优化啊。
当然,MySQL 专门针对这个语句进行优化,也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了,而且 MySQL 已经优化过 count(
) 了,你直接使用这种用法就可以了。

结论是,按照效率排序:count(字段) < count(主键) < count(1) = count()。 尽量使用count()。

总结

在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的,用缓存系统来存储计数值是存在的问题。
把计数放在 Redis 里面,不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。
而把计数值也放在 MySQL 中,就解决了一致性视图的问题。

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