数据库COUNT语句优化

一、count实验和结论

1、测试数据准备

create table user_test_count
(
    id int primary key not null auto_increment,
    name varchar(45),
    age int,
    email varchar(60),
    birthday date
) engine 'innodb';

insert into user_test_count( name, age,email, birthday)
values ('zhangsan',30,'zhangsan@163.com','1982-11-11');
insert into user_test_count( name, age,email, birthday)
values ('lisi',31,'lisi@163.com','1982-10-11');
insert into user_test_count( name, age,email, birthday)
values ('wangwu',36,'wangwu@163.com','1980-11-11');
insert into user_test_count( name, age,email, birthday)
values ('zhangliu',37,'zhangliu@163.com','1989-1-21');

　　

执行 explain select count(*) from user_test_count;

返回

 使用了主键。

修改email为索引 ： create index user_test_count_email_index on user_test_count (email);

执行 explain select count(*) from user_test_count;

返回

在增加birthday索引

 

 执行 explain select count(*) from user_test_count;

返回

总结：

1、当没有非主键索引时，会使用主键索引

2、如果存在非主键索引的话，会使用非主键索引。user_test_count_email_index

3、如果存在多个非主键索引，会使用一个最小的非主键索引 (减少扫描的次数)

     原因：

     innodb非主键索引： 叶子节点存储的是： 索引+主键

      主键索引叶子节点：主键+ 表数据

　　在1一个page里面，非主键索引可以存储更多的条目，对于一张表，100 0000条数据，

　　使用非主键索引，扫描page可能为100， 主键索引扫描page可能为500

count(字段) 只会针对该字段统计，使用这个字段上面的索引（如果有的话）

count(字段)  会排除掉该字段值为null的行

couont(*) 不会排除

count(*) 与count(1)

对于Innodb，两者没有区别。

对于MyISAM， 如果没有where条件，如select couont(*) from  student;   count(*) 能快速返回，因为行数已经存储在storage engine了。如果带有where条件，就不能直接返回

对于MySQL 8.0.13, InnoDB引擎， 如果没有where条件，如select couont(*) from  student;  查询也会被优化，性能有所提升。

总结：

 count(*) 与count(1)一样,不存在谁比谁快。 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/aggregate-functions.html#function_count

count(*) 会选择最小的非主键索引，如果不存在任何非主键，则会使用主键

count(*) 不会排除为null的行，而count(字段) 会排除。

对于不带查询条件的count(*) 语句，MyISAM及InnoDB （MySQL >= 8.0.13）,都做了优化。

如果没有特殊需求，尽量使用count(*)

二、count优化

-- 花费646ms
select count(*) from salaries;
-- 查看存储引擎 ENGINE=InnoDB
show create table salaries;
-- 数据库版本5.7.32。 indodb > 8.0.13 可以针对无条件的couont(*)做了优化。
select version();

方案1： 创建一个更小的非主键索引

方案2： 把数据库引擎改成MyISAM   实际项目用的很少，一般不会修改数据库引擎。

方案3：汇总表 table[table_name, count]  , 如employees表的数据为2000000，如果数据量变化，则修改count值。触发器自动维护这张条，增加一条数据 count + 1； 删除1条数据 count -1；

　　好处：结果比较准确   缺点： 增加了维护成本。

 方案4： sql_calc_found_rows

select * from salaries limit 0, 10;

select count(*) from salaries;

优化为

select sql_calc_found_rows  * from salaries limit 0, 10;

select found_rows()  as salary_count;

Mybatis中使用 https://blog.csdn.net/myth_g/article/details/89672722

缺点： mysql 8.0.17已经废弃这种用法，未来会被删除。

注意点： 需要在MySQL终端执行（命令行），IDEA无法正常返回结果。

方案5： 缓存  select count(*) from salaries; 存放在缓存

优点： 性能比较高，结果比较准确，有误差但是比较小 （除非在缓存更新的期间，新增或者删除了大量的数据）

缺点： 引入了额外的组件，增加了架构的复杂度。

方案6： `information_schema`.TABLES

select * from `information_schema`.TABLES
where table_schema = 'employees' and TABLE_NAME = 'salaries';

好处： 不操作salaries表，不论salaries有多少数据，都可以迅速地返回结果。

缺点：估算值，并不是准确值

方案7

show table status where Name = 'salaries';

好处： 不操作salaries表，不论salaries有多少数据，都可以迅速地返回结果。

缺点：估算值，并不是准确值

方案8

explain select * from salaries;

返回的row字段就是行数

好处： 不操作salaries表，不论salaries有多少数据，都可以迅速地返回结果。

缺点：估算值，并不是准确值

三、实践

-- 耗时945ms
select count(*) from salaries where emp_no > 10010;

执行 explain select count(*) from salaries where emp_no > 10010;

返回：

优化： MySQL 大于8.0.13( 我这里版本为5.7 也能优化?）

 select  count(*) - (select count(*) from  salaries where  emp_no <= 10010)  from  salaries;  --耗时313ms

explain  select  count(*) - (select count(*) from  salaries where  emp_no <= 10010)  from  salaries;  先查出小于等于10010的条数，然后总条数 -  小于等于10010的条数 = 大于10010的条数

返回：