MySQL中无过滤条件的count详解

count(*)



实现


1、MyISAM：将表的总行数存放在磁盘上，针对无过滤条件的查询可以直接返回

如果有过滤条件的count(*)，MyISAM也不能很快返回

2、InnoDB：从存储引擎一行行地读出数据，然后累加计数

由于MVCC，在同一时刻，InnoDB应该返回多少行是不确定

样例

假设表t有10000条记录

最后时刻三个会话同时查询t的总行数，拿到的结果却是不同的

InnoDB默认事务隔离级别是RR，通过MVCC实现

每个事务都需要判断每一行记录是否对自己可见

优化

1、InnoDB是索引组织表

聚簇索引树：叶子节点是数据二级索引树：叶子节点是主键值

2、二级索引树占用的空间比聚簇索引树小很多

3、优化器会在保证逻辑正确的前提下，遍历最小的索引树，尽量减少扫描的数据量

针对无过滤条件的count操作，无论遍历哪一颗索引树，效果都是一样的优化器会为count(*)选择最优的索引树

show table status

mysql> SHOW TABLE STATUS\G;

*************************** 1. row ***************************

Name: t

Engine: InnoDB

Version: 10

Row_format: Dynamic

Rows: 100256

Avg_row_length: 47

Data_length: 4734976

Max_data_length: 0

Index_length: 5275648

Data_free: 0

Auto_increment: NULL

Create_time: 2022-02-01 17:49:07

Update_time: NULL

Check_time: NULL

Collation: utf8_general_ci

Checksum: NULL

Create_options:

Comment:SHOW TABLE STATUS同样通过采样来估算（非常不精确），误差能到40%~50%


维护计数

缓存



方案

用Redis来保存表的总行数（无过滤条件）这个表每插入一行，Redis计数+1，每删除一行，Redis计数-1

缺点

丢失更新

1、Redis可能会丢失更新

2、解决方案：Redis异常重启后，到数据库执行一次count(*)

异常重启并不常见，这时全表扫描的成本是可以接受的

逻辑不精确 – 致命

1、场景：显示操作记录的总数和最近操作的100条记录

2、Redis和MySQL是两个不同的存储系统，不支持分布式事务，因此无法拿到精确的一致性视图

时序A

session B在T3时刻，查到的100行结果里面有最新插入的记录，但Redis还没有+1，逻辑不一致

时序B

session B在T3时刻，查到的100行结果里面没有最新插入的记录，但Redis已经+1，逻辑不一致

数据库

把计数值放到数据库单独的一张计数表C中利用InnoDB的crash-safe的特性，解决了崩溃丢失的问题利用InnoDB的支持事务的特性，解决了一致性视图的问题session B在T3时刻，session A的事务还未提交，表C的计数值+1对自己不可见，逻辑一致

count的性能

语义

1、count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行一行地进行判断

如果count函数的参数值不是NULL，累计值+1，否则不加，最后返回累计值

2、count(字段F)

字段F有可能为NULL表示返回满足条件的结果集里字段F不为NULL的总数

3、count(主键ID)、count(1)、count(*)

不可能为NULL表示返回满足条件的结果集的总数

4、Server层要什么字段，InnoDB引擎就返回什么字段

count(*)例外，不返回整行，只返回空行

性能对比



count(字段F)

1、如果字段F定义为不允许为NULL，一行行地从记录里读出这个字段，判断通过后按行累加

通过表结构判断该字段是不可能为NULL

2、如果字段F定义为允许NULL，一行行地从记录里读出这个字段，判断通过后按行累加

通过表结构判断该字段是有可能为NULL判断该字段值是否实际为NULL

3、如果字段F上没有二级索引，只能遍历整张表（聚簇索引）

4、由于InnoDB必须返回字段F，因此优化器能做出的优化决策将减少

例如不能选择最优的索引来遍历

count(主键ID)

InnoDB会遍历整张表（聚簇索引），把每一行的id值取出来，返回给Server层Server层拿到id后，判断为不可能为NULL，然后按行累加优化器可能会选择最优的索引来遍历

count(1)

InnoDB引擎会遍历整张表（聚簇索引），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NULL，按行累加count(1)比count(主键ID)快，因为count(主键ID)会涉及到两部分操作

解析数据行拷贝字段值

count(*)

count(*)不会把所有值都取出来，而是专门做了优化，不取值，因为『*』肯定不为NULL，按行累加不取值：InnoDB返回一个空行，告诉Server层不是NULL，可以计数

效率排序

count(字段F) < count(主键ID) < count(1) ≈ count(*)尽量使用count(*)

样例

mysql> SHOW CREATE TABLE prop_action_batch_reward\G;

*************************** 1. row ***************************

Table: prop_action_batch_reward

Create Table: CREATE TABLE `prop_action_batch_reward` (

`id` bigint(20) NOT NULL,

`source` int(11) DEFAULT NULL,

`serial_id` bigint(20) NOT NULL,

`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESТAMP,

`user_ids` mediumtext,

`serial_index` tinyint(4) DEFAULT ‘0’,

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `uniq_serial_id_source_index` (`serial_id`,`source`,`serial_index`),

KEY `idx_create_time` (`create_time`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
count(字段F)

无索引

user_ids上无索引，而InnoDB又必须返回user_ids字段，只能遍历聚簇索引

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(user_ids) FROM prop_action_batch_reward;

+—-+————-+————————–+——+—————+——+———+——+———-+——-+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

+—-+————-+————————–+——+—————+——+———+——+———-+——-+

| 1 | SIMPLE | prop_action_batch_reward | ALL | NULL  | NULL | NULL | NULL | 16435876 | NULL |

+—-+————-+————————–+——+—————+——+———+——+———-+——-+

mysql> SELECT COUNT(user_ids) FROM prop_action_batch_reward;

+—————–+

| count(user_ids) |

+—————–+

| 17689788 |

+—————–+

1 row in set (10.93 sec)
有索引

1、serial_id上有索引，可以遍历uniq_serial_id_source_index

2、但由于InnoDB必须返回serial_id字段，因此不会遍历逻辑结果等价的更优选择idx_create_time

如果选择idx_create_time，并且返回serial_id字段，这意味着必须回表

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(serial_id) FROM prop_action_batch_reward;

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————————–+———+——+———-+————-+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key    | key_len | ref | rows | Extra |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————————–+———+——+———-+————-+

| 1 | SIMPLE | prop_action_batch_reward | index | NULL  | uniq_serial_id_source_index | 15 | NULL | 16434890 | Using index |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————————–+———+——+———-+————-+

mysql> SELECT COUNT(serial_id) FROM prop_action_batch_reward;

+——————+

| count(serial_id) |

+——————+

|  17705069 |

+——————+

1 row in set (5.04 sec)
count(主键ID)

优化器选择了最优的索引idx_create_time来遍历，而非聚簇索引

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(id) FROM prop_action_batch_reward;

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | Extra |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| 1 | SIMPLE | prop_action_batch_reward | index | NULL  | idx_create_time | 5 | NULL | 16436797 | Using index |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

mysql> SELECT COUNT(id) FROM prop_action_batch_reward;

+———–+

| count(id) |

+———–+

| 17705383 |

+———–+

1 row in set (4.54 sec)
count(1)

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(1) FROM prop_action_batch_reward;

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | Extra |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| 1 | SIMPLE | prop_action_batch_reward | index | NULL  | idx_create_time | 5 | NULL | 16437220 | Using index |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

mysql> SELECT COUNT(1) FROM prop_action_batch_reward;

+———-+

| count(1) |

+———-+

| 17705808 |

+———-+

1 row in set (4.12 sec)
count(*)

mysql> EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM prop_action_batch_reward;

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | Extra |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

| 1 | SIMPLE | prop_action_batch_reward | index | NULL  | idx_create_time | 5 | NULL | 16437518 | Using index |

+—-+————-+————————–+——-+—————+—————–+———+——+———-+————-+

mysql> SELECT COUNT(*) FROM prop_action_batch_reward;

+———-+

| count(*) |

+———-+

| 17706074 |

+———-+

1 row in set (4.06 sec)
参考资料

《MySQL实战45讲》


总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对共生网络的支持。