文章的结论:
count(*) :它会获取所有行的数据,不做任何处理,行数加1。
count(1):它会获取所有行的数据,每行固定值1,也是行数加1。
count(id):id代表主键,它需要从所有行的数据中解析出id字段,其中id肯定都不为NULL,行数加1。
count(普通索引列):它需要从所有行的数据中解析出普通索引列,然后判断是否为NULL,如果不是NULL,则行数+1。
count(未加索引列):它会全表扫描获取所有数据,解析中未加索引列,然后判断是否为NULL,如果不是NULL,则行数+1。
结论:count(*) ≈ count(1) > count(id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)
我也不想卖关子了,以上结论恕我不能苟同。
以下所有的内容均是基于,mysql 5.7 + InnoDB引擎, 进行的分析。
拓展:
MyISAM 如果没有查询条件,只是简单的统计表中数据总数,将会返回的超快,因为service层中获取到表信息中的总行数是准确的,而InnoDB只是一个估值。
实例
废话不多说,先看一个例子。
以下是一张表数据量有100w,表中字段相对较短,整体数据量不算大。
CREATE TABLE `hospital_statistics_data` (
`pk_id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`id` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '外键',
`hospital_code` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '医院编码',
`biz_type` tinyint NOT NULL COMMENT '1服务流程 2管理效果',
`item_code` varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目编码',
`item_name` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目名称',
`item_value` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核结果',
`is_deleted` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '是否删除 0否 1是',
`gmt_created` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'gmt_modified',
`gmt_deleted` datetime(3) DEFAULT '9999-12-31 23:59:59.000' COMMENT '删除时间',
PRIMARY KEY (`pk_id`)
) DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='医院统计数据';
此表初始状态只有一个聚簇索引。
以下分不同索引情况,看一下COUNT(*)的执行计划。
1)在只有一个聚簇索引的情况下看一下执行计划。
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
结果:
关于执行计划的各个参数的含义,不在本文的讨论范围内,可自行了解。
这里只关注以下几个属性。
这里有很关键的一点:count(*)也会走索引,在当前情况下使用了聚簇索引。
好,再往下看。
2)存在一个非聚簇索引(二级索引)
给表添加一个hospital_code索引。
alter table hospital_statistics_data add index idx_hospital_code(hospital_code)
此时表中存在2个索引,主键 和 hospital_code。
同样的,再执行一下:
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
结果:
同样的,看一下 type、key和key_len三个字段。
是不是觉得有点“神奇”。
为何索引变成刚添加的idx_hospital_code了。
先别急着想结论,再看下面一种情况。
3)存在两个非聚簇索引(二级索引)
在上面的基础上,再添加一个二级索引。
alter table hospital_statistics_data add index idx_biz_type(biz_type)
此时表中存在3个索引,主键 、hospital_code 和 biz_type。
同样的,执行一下:
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
是不是更困惑了,索引又…又又…变了.
变成新添加的idx_biz_type。
先不说为何会产生以上的变化,继续往下分析。
在以上3个索引的基础上,分别看一下,count(1)、count(id)、count(index)、count(无索引)
这4种情况,与count(*)的执行计划有何区别。
小结:
必要知识点
mysql 分为service层和引擎层。
所有的sql在执行前会经过service层的优化,优化分为很多类型,简单的来说可分为成本和规则。
执行计划所反映的是service层经过sql优化后,可能的执行过程。并非绝对(免得有些人说我只看执行计划过于片面)。绝大多数情况执行计划是可信的。
索引类型分为聚簇索引和非聚簇索引(二级索引)。其中数据都是挂在聚簇索引上的,非聚簇索引上只是记录的主键id。
抛开数据内存,只谈数据量,都是扯淡。什么500w就是极限,什么2个表以上的join都需要优化了,什么is null不会走索引等,纯纯的放屁。
相信一点,编写mysql代码的人比,看此文章的大部分人都要优秀。
原因分析:
其实原因非常非常简单,上面也说了,service层会基于成本进行优化。
并且,正常情况下,非聚簇索引所占有的内存要远远小于聚簇索引。所以问题来了,如果你是mysql的开发人员,你在执行count(*)查询的时候会使用那个索引?
我相信正常人都会使用非聚簇索引。
那如果存在2个甚至多个非聚簇索引又该如何选择呢?
那肯定选择最短的,占用内存最小的一个呀,在回头看看上面的实例,还迷惑吗。
同样都是非聚簇索引。idx_hospital_code的len是146字节;而idx_biz_type的len只有1。那还要选吗?
那为何count(*)走了索引,却还是很慢呢?
这里要明确一点,索引只是提升效率的一种方式,但不能完全的解决效率问题。count(*)有一个明显的缺陷,就是它要计算总数,那就意味着要遍历所有符合条件的数据,相当于一个计数器,在数据量足够大的情况下,即使使用非聚簇索引也无法优化太多。
官方文档:
InnoDBhandlesSELECT COUNT(*)andSELECT COUNT(1)operations in the same way. There is no performance difference.
简单的来说就是,InnoDB下 count(*) 等价于 count(1)
既然会自动走索引,那么上面那个所谓的速度排序还觉得对吗?count(*)的性能跟数据量有很大的关系,此外最好有一个字段长度较短的二级索引。
拓展:
另外,多说一下,关于网上说的那些索引失效的情况,大多都是片面的,我这里只说一点。量变才能引起质变,索引的失效取决于你圈定数据的范围,若你圈定的数据量占整体数据量的比例过高,则会放弃使用索引,反之则会优先使用索引。但是此规则并不是完美的,有时候可能与你预期的不同,也可以通过一些技巧强制使用索引,但这种方式少用。
举个栗子:
通过上面这个表hospital_statistics_data,我进行了如下查询:
select * from hospital_statistics_data where hospital_code is not null;
此时这个sql会使用到hospital_code的索引吗?
这里也不卖关子了,若hospital_code只有很少一部分数据是null值(很大一部分是 not null),那么将不会走索引,反之则走索引。
原因就2个字:回表。
好比去买砂糖橘,如果你只买几斤,那么你随便挑筐里面好的就行。但是如果你要买一筐,我相信老板不会让你在里面一个个挑,而是一次给你一整筐,当然大家都不傻,都知道筐里里面肯定有那么几个坏果子。但是这样效率最高,而且对老板来说损失更小。
执行过程
聚簇索引和非聚簇索引可以参考一下:https://blog.csdn.net/baidu_15952103/article/details/109234605