MySQL - count(*)

count(*) 的实现方式

在没有过滤条件的 count()下，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，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。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。

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。

InnDB对count(*)的优化

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，到底应该怎么办呢？
答案是，我们只能自己计数。

用缓存系统保存计数

例如使用Redis string类型进行存储表的行数。
问题是会有丢失数据和计数不精确的问题。

seesionA插入一条数据后，sessionB马上读取Redis中该表行数，实际是旧数据。
只有sessionA把Redis更新了才生效。

在数据库保存计数

可以利用“事务”这个特性，把问题解决掉。

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

count含义：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，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。

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：

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。

结论是，按照效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) = count()。尽量使用count()。

总结

在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，用缓存系统来存储计数值是存在的问题。
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。