问题解析

count(*)语句实现方式

在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式。

MyISAM引擎

MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；加 where 条件后，无法直接得到结果，也需要过滤。

InnoDB引擎

InnoDB引执行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。

InnoDB不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面，InnoDB都优于MyISAM。

当你的记录数越来越多的时候，计算一个表的总行数会越来越慢。

为什么InnoDB不跟MyISAM一样，也把数字存起来呢？因为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。

这里，我用一个算count(*)的例子来为你解释一下。

表“应该返回多少行”也是不确定的。

假设表t中现在有10000条记录，我们设计了三个用户并行的会话。

会话A先启动事务并查询一次表的总行数；

会话B启动事务，插入一行后记录后，查询表的总行数；

会话C先启动一个单独的语句，插入一行记录后，查询表的总行数。

我们假设从上到下是按照时间顺序执行的，同一行语句是在同一时刻执行的。

你会看到，在最后一个时刻，三个会话A、B、C会同时查询表t的总行数，但拿到的结果却不同。

这和InnoDB的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是MVCC来实现的。

每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于count(*)请求来说，InnoDB只好把数据一行一行地读出依次判断。

优化方法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。

如果你用过show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个TABLE_ROWS用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个TABLE_ROWS能代替count(*)吗？索引统计的值是通过采样来估算的。

实际上，TABLE_ROWS就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。

是通过采样来估算的。

有多不准呢，官方文档说误差可能达到40%到50%。

所以，show table status命令显示的行数也不能直接使用。

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。

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## 最佳实现自己计数### 用缓存系统保存计数对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。

可以用一个Redis服务来保存这个表的总行数。

这个表每被插入一行Redis计数就加1，每被删除一行Redis计数就减1。

这种方式下，读和更新操作都很快，但你再想一下这种方式存在什么问题吗？没错，缓存系统可能会丢失更新。

Redis的数据不能永久地留在内存里，所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。

但即使这样，仍然可能丢失更新。

试想如果刚刚在数据表中插入了一行，Redis中保存的值也加了1，然后Redis异常重启了，重启后你要从存储redis数据的地方把这个值读回来，而刚刚加1的这个计数操作却丢失了。

当然了，这还是有解的。

比如，Redis异常重启以后，到数据库里面单独执行一次count(*)获取真实的行数，再把这个值写回到Redis里就可以了。

异常重启毕竟不是经常出现的情况，这一次全表扫描的成本，还是可以接受的。

但实际上，将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。

即使Redis正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。

你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的100条记录。

那么，这个页面的逻辑就需要先到Redis里面取出计数，再到数据表里面取数据记录，这个页面的逻辑就需要先到Redis里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。

我们是这么定义不精确的：

一种是，查到的100行结果里面有最新插入记录，而Redis的计数里还没加1；
另一种是，查到的100行结果里没有最新插入的记录，而Redis的计数里已经加了1。

这两种情况，都是逻辑不一致的。

会话A是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行R，然后Redis计数加1；会话B就是查询页面显示时需要的数据。

在图2的这个时序里，在T3时刻会话B来查询的时候，会显示出新插入的R这个记录，但是Redis的计数还没加1。

这时候，就会出现我们说的数据不一致。

你一定会说，这是因为我们执行新增记录逻辑时候，是先写数据表，再改Redis计数。

而读的时候是先读Redis，再读数据表，这个顺序是相反的。

那么，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？我们现在把会话A的更新顺序换一下，再看看执行结果。

问题了？我们现在把会话A的更新顺序换一下，再看看执行结果。

调整顺序后，会话B在T3时刻查询的时候，Redis计数加了1了，但还查不到新插入的R这一行，也是数据不一致的情况。

在并发系统里面，我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的，因为存在图中的这种操作序列，所以，我们说即使Redis正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。

用数据库保存计数把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表C中，又会怎么样呢？首先，这解决了崩溃丢失的问题，InnoDB是支持崩溃恢复不丢数据的。

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。

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用法基于InnoDB引擎，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。

首先你要弄清楚count()的语义。

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，你可以记住这么几个原则：

server层要什么就给什么；
InnoDB只给必要的值；
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。

这是什么意思呢？接下来，我们就一个个地来看看。

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。

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。

所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*)今天，我和你聊了聊MySQL中获得表行数的两种方法。

我们提到了在不同引擎中count(*)的实现
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。

InnoDB引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。

我们用事务来确保计数准确。

由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。

但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？

Qi

mysql-count性能优化