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  • 14 count(*)

    14 count(*)

    count(*)实现方式

    首先要声明,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,因此执行count(*)的时候会直接返回这个树,效率很高。

    --innodb引擎就麻烦了,执行count(*)的时候,需要把数据一行一行的从引擎里面读出来,然后累计计数。

    这里需要注意的是,这篇文章里讨论的是没有过滤条件count,如果加了where条件的话,myisam表也不是能返回这么快的。

    为什么innodb不跟myisam一样,也把数字存起来呢?

    这是因为即使是在同一时刻的多个查询,由于多版本并发控制MVCC的原因,innodb”应该返回多少行”也是不确定。这里,举一个例子

    假设表t中现在有10000条记录,设计了三个用户并行的会话

    --会话a先启动一个事务并查询一次表的总数

    --会话b启动事务,插入一行记录后,查询表的总数

    --会话c先启动一个单独的语句,插入一行,查询表的总行数。

    Session a

    Session b

    Session c

    begin;

    select count(*) from t;

    insert into t(插入一行)

    begin;

    insert into t(插入一行)

    select count(*) from t;

    返回10000

    select count(*) from t;

    返回10002

    select count(*) from t;

    返回10001

    你会看到,在最后一个时刻,三个会话abc会同时查询表t的总数,但拿到的结果却不一样。

    对于innodb来说,count(*)请求,innodb会把数据一行一行地读出来依次判断,可见的行才能够被统计。

    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,

    遍历那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

    用过show table status的话,发现这个命令输出结果里面也有table_rows用于显示这个表有多少行,这个命令执行挺快的,但是能用table_rows代替count(*)吗?

    索引统计的值是通过采样估计计算的,实际上,table_rows就是从这个采样估算得来的,所以,table_rows不能直接使用。

    --myisam表虽然count(*)很快,但不支持事务

    --show table status命令返回虽然快,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。

    用缓存系统保存计数

    对于更新频繁的库来说,你可能第一时间会想到,用缓存系统来支持计数

    你可以用一个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,但是,这种方式会存在缓存系统可能会丢失更新。

    Redis的数据不能永远留在内存里,所以会找个地方把这个值持久化的存储起来,即使这样,仍然可能丢失更新,redis异常重启,到数据库单独执行一次count(*)来保证计数的正确性。

    在并发系统里面,无法精确控制不同线程的执行时刻的,计数在逻辑上可能不精确。

    在数据库保存计数

    如果把计数直接放到数据库里单独的一张计数表中,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失数据的。

    然后,看能不能解决计数不精确的问题

    利用事务特性来保证逻辑上的一致

    begin;

    计数表数值加1

    插入一行数据

    commit;

    不同的count用法

    select count(?) from t,这样的查询里面count(*),count(pk id),count(col),count(1)等不同用法的性能有那些差别

    基于innodb引擎,count()语义是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行的判断,如果count函数的参数不是null,累计值加1,否则不加,最后返回累计值。

    所以,count(*),count(pk id),count(1)都表示返回满足条件的结果集的总行数,而count(col)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,其他的优化并没有做

    对于count(pk 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null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null的,按行累加

    单看这两个用法的差别的话,能对比出来,count(1)执行要比count(pk 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(col)来说

    --如果这个字段定义为not null,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

    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。

    所以结论是:按照效率排序的话,count(col)<count(pk id)<count(1)<count(*),所以,建议尽量用count(*).

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