正文

最近的工作中，我聽(tīng)到組內(nèi)兩名研發(fā)同學(xué)在交流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性能的時(shí)候，聊到了以下內(nèi)容：

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)你怎么能用 count(*) 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呢，count(*) 太慢了，要是把數(shù)據(jù)庫(kù)搞垮了那不就完了么，趕緊改用 count(1)，這樣比較快......

有點(diǎn)兒好奇，難道 count(1) 的性能真的就比 count(*) 要好嗎？

印象中網(wǎng)上有很多的文章都有過(guò)類(lèi)似問(wèn)題的討論，那 MySQL 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)總數(shù) count(*) 、count(1)和count(列名) 哪個(gè)性能更優(yōu)呢？今天我們就來(lái)聊一聊這個(gè)問(wèn)題。

count() 性能與啥相關(guān)？

在討論問(wèn)題之前，我們需要先搞明白一件事：MySQL 中 count() 的性能到底與什么相關(guān)呢？

一件東西，我們知道如何取，必定需要提前知道如何存放才行，那我們可以初步判定，count（） 性能應(yīng)該與存儲(chǔ)引擎相關(guān)！

我們都知道，MySQL 常見(jiàn)的存儲(chǔ)引擎有兩種：MyISAM 和 InnoDB。

在這兩種存儲(chǔ)引擎下，MySQL 對(duì)于使用 count()  返回結(jié)果的流程是不一樣的：

• **MyISAM引擎：**每張表的總行數(shù)是存儲(chǔ)在磁盤(pán)上，所以當(dāng)執(zhí)行 count() 時(shí)，是直接從磁盤(pán)拿到這個(gè)值返回，能夠快速返回。

但要是在后面加了where查詢(xún)條件時(shí)，統(tǒng)計(jì)總數(shù)也沒(méi)有像想象中那么快了。

• **InnoDB 引擎：**執(zhí)行 count()，需要將數(shù)據(jù)一行一行地讀，再統(tǒng)計(jì)總數(shù)。

看到這里，可能你會(huì)有這樣的疑問(wèn)：

Q：為什么 InnoDB 引擎不像 MyISAM 引擎一樣，把表總記錄存儲(chǔ)起來(lái)呢？

這個(gè)問(wèn)題非常好，在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們先來(lái)了解一下 MVCC 是個(gè)什么東東。

MVCC 簡(jiǎn)介

所謂MVCC，全稱(chēng)：Multi-Version Concurrency Control，即多版本并發(fā)控制。

MVCC 是一種并發(fā)控制的方法，一般在數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)，在編程語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)事務(wù)內(nèi)存。

MVCC 在 MySQL InnoDB 中的實(shí)現(xiàn)主要是為了提高數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)性能，用更好的方式去處理讀-寫(xiě)沖突，做到即使有讀寫(xiě)沖突時(shí)，也能做到不加鎖，非阻塞并發(fā)讀。

就是因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)多版本并發(fā)控制，所以才導(dǎo)致 InnoDB 引擎不能直接存儲(chǔ)表總記錄數(shù)。因?yàn)槊總€(gè)事務(wù)獲取到的一致性視圖都是不一樣的，所以返回的數(shù)據(jù)總記錄也是不一致的。

到這里，相信你已經(jīng)知道 InnoDB 引擎為什么不像 MyISAM 引擎一樣把表總記錄存儲(chǔ)起來(lái)了，簡(jiǎn)單理解原因就是：InnoDB 支持事務(wù)，MyISAM 不支持事務(wù)。

MySQL 對(duì) count() 的優(yōu)化

我們知道了count() 性能與存儲(chǔ)引擎相關(guān)，那 MySQL 在執(zhí)行 count() 操作的時(shí)候有沒(méi)有對(duì)其性能做些優(yōu)化呢？

答案是肯定有的！

InnoDB 是索引組織表，主鍵索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)，而普通索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)是主鍵值。因此，普通索引樹(shù)比主鍵索引樹(shù)小很多。對(duì)于count(*)這樣的操作，遍歷哪個(gè)索引樹(shù)得到的結(jié)果邏輯上都是一樣的。因此，MySQL優(yōu)化器會(huì)找到最小的那棵樹(shù)來(lái)遍歷。

如果你使用過(guò) show table status 命令的話(huà)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)命令的輸出結(jié)果里面也有一個(gè) rows 值用于顯示這個(gè)表當(dāng)前有多少行。

相信有人肯定會(huì)問(wèn)，是不是這個(gè) rows 值就能代替 count() 了嗎？

其實(shí)不能，rows 這個(gè)是從從采樣估算得來(lái)的，因此它也是不是準(zhǔn)確。

官方文檔說(shuō)是在40%到50%，所以此行數(shù) rows 是不能直接使用的，如下所示：

查詢(xún)性能 PK 大起底

基于 MySQL 的 Innodb 存儲(chǔ)引擎，統(tǒng)計(jì)表的總記錄數(shù)下面這幾種做法，到底哪種效率最高？

count(主鍵id)

InnoDB引擎會(huì)遍歷整張表，把每一行的 id 值都取出來(lái)，返回給 server 層。server 層拿到 id 后，判斷是不可能為空的，就按行累加。

count(1)

會(huì)統(tǒng)計(jì)表中的所有的記錄數(shù)，包含字段為 null 的記錄。

同樣遍歷整張表，但不取值，server 層對(duì)返回的每一行，放一個(gè)數(shù)字1進(jìn)去，判斷是不可能為空的，按行累加。

count(字段)

分為兩種情況，字段定義為 not null 和 null：

1）為 not null 時(shí)：逐行從記錄里面讀出這個(gè)字段，判斷不為 null，累加；

2）為 null 時(shí)：執(zhí)行時(shí)，判斷到有可能是 null，還要把值取出來(lái)再判斷一下，不是 null 才累加。

count(*)

需要注意的是，并不是帶了 * 就把所有值取出來(lái)，而是 MySQL 做了專(zhuān)門(mén)的優(yōu)化，count(*) 肯定不是null，按行累加。

count(1) 和 count(*) 對(duì)比

當(dāng)表的數(shù)據(jù)量大些時(shí)，對(duì)表作分析之后，使用 count(1)還要比使用 count(*)用時(shí)多了！

從執(zhí)行計(jì)劃來(lái)看， count(1) 和 count(*)的效果是一樣的。但是在表做過(guò)分析之后， count(1) 會(huì)比 count(*)的用時(shí)少些（1w以?xún)?nèi)數(shù)據(jù)量），不過(guò)差不了多少。

如果 count(1)是聚索引，那肯定是 count(1)快，但是差的很小。因?yàn)?count(*)自動(dòng)會(huì)優(yōu)化指定到那一個(gè)字段，所以沒(méi)必要去 count(1)，用 count(*) sql會(huì)幫你完成優(yōu)化的，因此：count(1) 和 count(*)基本沒(méi)有差別！

總結(jié)

基于 MySQL 的 InnoDB 存儲(chǔ)引擎，統(tǒng)計(jì)表的總記錄數(shù)按照效率排序：

count(字段) < count(主鍵id) < count(1)≈count(*)

效率最高是 count(*)，并不是count(1)，所以建議盡量使用 count(*)。

執(zhí)行效果上：

count(*)包括了所有的列，相當(dāng)于行數(shù)，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，不會(huì)忽略列值為null

count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，不會(huì)忽略列值為null

count(列名)只包括列名那一列，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，會(huì)忽略列值為空（這里的空不是只空字符串或者0，而是表示null 的計(jì)數(shù)，即某個(gè)字段值為null 時(shí)，不統(tǒng)計(jì)。

執(zhí)行效率上：

• 列名為主鍵， count(列名) 會(huì)比 count(1)快
• 列名不為主鍵， count(1) 會(huì)比 count(列名)快
• 如果表多個(gè)列并且沒(méi)有主鍵，則 count(1) 的執(zhí)行效率優(yōu)于 count(*)
• 如果有主鍵，則 select count(主鍵) 的執(zhí)行效率是最優(yōu)的
• 如果表只有一個(gè)字段，則 select count（*）最優(yōu)。

希望今天的講解對(duì)大家有所幫助，謝謝！

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