MySQL——count(*)的底层实现以及相关优化

在开发系统的时候,可能需要需要计算一个表的行数这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?

但是,会发现随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗

count(*) 的实现方式

首先要明确的是,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上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高;
  • 而 InnoDB 引擎就麻烦了,它执行 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。

这里需要注意的是,在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*),如果加了 where 条件的话,MyISAM 表也是不能返回得这么快的。

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。

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。

MySQL——count(*)的底层实现以及相关优化_第1张图片 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,可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。

 当然,在执行 count(*) 操作的时候还是做了优化的: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。

到这里我们小结一下:

  • 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(采用的是采样估算,官方说了误差40%-50%);
  • InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。

接下来,我们讨论一下,看看自己计数有哪些方法,以及每种方法的优缺点有哪些。 

用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说,可以用缓存系统来支持

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,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。

在数据库保存计数

根据上面的分析,用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么,如果我们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。

接着我们看看改成了对计数表 C 的操作如何解决计数不精确的问题:利用“事务”这个特性,把问题解决掉。MySQL——count(*)的底层实现以及相关优化_第2张图片

 

虽然会话 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。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 

 在 select count(?) from t 这样的查询语句里面,count(*)、count(主键 id)、count(字段) 和 count(1) 等不同用法的性能,有哪些差别?

这里,首先要弄清楚 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

而这些count()之间的性能区别,分析之前有三种原则:

  1. server 层要什么就给什么;

  2. InnoDB 只给必要的值;

  3. 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。

 

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。

对于 count(字段) 来说

  1. 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;

  2. 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。

有人会问,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)

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