MySQL COUNT(*)性能原理詳解
前言
在實(shí)際開(kāi)發(fā)過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)一個(gè)表的數(shù)據(jù)量是經(jīng)常遇到的需求，用來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的行數(shù)都會(huì)使用COUNT(*)，COUNT(1)或者COUNT(字段)，但是表中的記錄越來(lái)越多，使用COUNT(*)也會(huì)變得越來(lái)越慢，今天我們就來(lái)分析一下COUNT(*)的性能到底如何。
1.COUNT(1)、COUNT(*)與COUNT(字段)哪個(gè)更快？
執(zhí)行效果：
COUNT(*)MySQL 對(duì)count(*)進(jìn)行了優(yōu)化，count(*)直接掃描主鍵索引記錄，并不會(huì)把全部字段取出來(lái)，直接按行累加。COUNT(1)InnoDB引擎遍歷整張表，但不取值，server 層對(duì)于返回的每一行，放一個(gè)數(shù)字“1”進(jìn)去，按行累加。COUNT(字段)如果這個(gè)“字段”是定義為NOT NULL，那么InnoDB 引擎會(huì)一行行地從記錄里面讀出這個(gè)字段，server 層判斷不能為NULL，按行累加;如果這個(gè)“字段”定義允許為NULL，那么InnoDB 引擎會(huì)一行行地從記錄里面讀出這個(gè)字段，然后把值取出來(lái)再判斷一下，不是 NULL才累加。
實(shí)驗(yàn)分析
本文測(cè)試使用的環(huán)境：
[root@zhyno1 ~]# cat /etc/system-release CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) [root@zhyno1 ~]# uname -a Linux zhyno1 3.10.0-1160.62.1.el7.x86_64 #1 SMP Tue Apr 5 16:57:59 UTC 2022 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)采用的是（存儲(chǔ)引擎采用InnoDB，其它參數(shù)默認(rèn)）：
(Mon Jul 25 09:41:39 2022)[root@GreatSQL][(none)]>select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 8.0.25-16 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
實(shí)驗(yàn)開(kāi)始：
#首先我們創(chuàng)建一個(gè)實(shí)驗(yàn)表
CREATE TABLE test_count (
`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`name` varchar(20) NOT NULL,
`salary` int(1) NOT NULL,
KEY `idx_salary` (`salary`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
#插入1000W條數(shù)據(jù)
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_1000w()
BEGIN
DECLARE i INT;
SET i=1;
WHILE i<=10000000 DO
INSERT INTO test_count(name,salary) VALUES('KAiTO',1);
SET i=i+1;
END WHILE;
END//
DELIMITER ;
#執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程
call insert_1000w();接下來(lái)我們分別來(lái)實(shí)驗(yàn)一下：
COUNT(1)花費(fèi)了4.19秒
(Sat Jul 23 22:56:04 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(1) from test_count; +----------+ | count(1) | +----------+ | 10000000 | +----------+ 1 row in set (4.19 sec)
COUNT(*)花費(fèi)了4.16秒
(Sat Jul 23 22:57:41 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(*) from test_count; +----------+ | count(*) | +----------+ | 10000000 | +----------+ 1 row in set (4.16 sec)
COUNT(字段)花費(fèi)了4.23秒
(Sat Jul 23 22:58:56 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(id) from test_count; +-----------+ | count(id) | +-----------+ | 10000000 | +-----------+ 1 row in set (4.23 sec)
我們可以再來(lái)測(cè)試一下執(zhí)行計(jì)劃
COUNT(*)
(Sat Jul 23 22:59:16 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(*) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.01 sec) (Sat Jul 23 22:59:48 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(0) AS `count(*)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
COUNT(1)
(Sat Jul 23 23:12:45 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(1) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) (Sat Jul 23 23:13:02 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(1) AS `count(1)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
COUNT(字段)
(Sat Jul 23 23:13:14 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(id) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) (Sat Jul 23 23:13:29 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(`test`.`test_count`.`id`) AS `count(id)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
需要注意的是COUNT里如果是非主鍵字段的話(huà)
(Tue Jul 26 14:01:57 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(name) from test_count where id <100 ; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 99 | 100.00 | Using where | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
- 1.從上面的實(shí)驗(yàn)我們可以得出，
COUNT(*)和COUNT(1)是最快的，其次是COUNT(id)。 - 2.
count(*)被MySQL查詢(xún)優(yōu)化器改寫(xiě)成了count(0)，并選擇了idx_salary索引。 - 3.
count(1)和count(id)都選擇了idx_salary索引。
實(shí)驗(yàn)結(jié)論
總結(jié)：COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)
MySQL的官方文檔也有說(shuō)過(guò)：
InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference
翻譯： InnoDB以相同的方式處理SELECT COUNT（*）和SELECT COUNT（1）操作。沒(méi)有性能差異
所以說(shuō)明了對(duì)于COUNT(1)或者是COUNT(*)，MySQL的優(yōu)化其實(shí)是完全一樣的，沒(méi)有存在沒(méi)有性能的差異。
但是建議使用COUNT(*)，因?yàn)檫@是MySQL92定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語(yǔ)法。
2.COUNT(*)與TABLES_ROWS
在InnoDB中，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)每個(gè)表占用的空間、表記錄的行數(shù)可以打開(kāi)MySQL的information_schema數(shù)據(jù)庫(kù)。在該庫(kù)中有一個(gè)TABLES表，這個(gè)表主要字段分別是：
- TABLE_SCHEMA : 數(shù)據(jù)庫(kù)名
- TABLE_NAME：表名
- ENGINE：所使用的存儲(chǔ)引擎
- TABLES_ROWS：記錄數(shù)
- DATA_LENGTH：數(shù)據(jù)大小
- INDEX_LENGTH：索引大小
TABLE_ROWS用于顯示這個(gè)表當(dāng)前有多少行，這個(gè)命令執(zhí)行挺快的，那這個(gè)TABLE_ROWS能代替count(*)嗎？
我們用TABLES_ROWS查詢(xún)一下表記錄條數(shù)：
(Sat Jul 23 23:15:14 2022)[root@GreatSQL][test]>SELECT TABLE_ROWS
-> FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
-> WHERE TABLE_NAME = 'test_count';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
| 9980612 |
+------------+
1 row in set (0.03 sec)可以看到，記錄的條數(shù)并不準(zhǔn)確，因?yàn)镮nnoDB引擎下TABLES_ROWS行計(jì)數(shù)僅是大概估計(jì)值。
3.COUNT(*)是怎么樣執(zhí)行的?
首先要明確的是，MySQL有多種不同引擎，在不同的引擎中，count(*)有不同的實(shí)現(xiàn)方式，本文主要介紹的是在InnoDB引擎上的執(zhí)行流程
在InnoDB存儲(chǔ)引擎中，count(*)函數(shù)是先從內(nèi)存中讀取表中的數(shù)據(jù)到內(nèi)存緩沖區(qū)，然后掃描全表獲得行記錄數(shù)的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是全表掃描，一個(gè)循環(huán)解決問(wèn)題，循環(huán)內(nèi): 先讀取一行，再?zèng)Q定該行是否計(jì)入count循環(huán)內(nèi)是一行一行進(jìn)行計(jì)數(shù)處理的。
在MyISAM引擎中是把一個(gè)表的總行數(shù)存在了磁盤(pán)上，因此執(zhí)行count(*)的時(shí)候會(huì)直接返回這個(gè)數(shù)，效率很高。
之所以InnoDB 不跟 MyISAM一樣把數(shù)字存起來(lái)，是因?yàn)榧词故窃谕粋€(gè)時(shí)刻的多個(gè)查詢(xún)，由于多版本并發(fā)控制(MVCC)的原因，InnoDB表應(yīng)該返回多少行也是不確定的。而且不論是在事務(wù)支持、并發(fā)能力還是在數(shù)據(jù)安全方面，InnoDB都優(yōu)于MyISAM。
雖然如此，InnoDB對(duì)于count(*)操作還是做了優(yōu)化的。InnoDB是索引組織表，主鍵索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)，而普通索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)是主鍵值。所以，普通索引樹(shù)比主鍵索引樹(shù)小很多。對(duì)于count(*)這樣的操作，遍歷哪個(gè)索引樹(shù)得到的結(jié)果邏輯上都是一樣的。因此，MySQL 優(yōu)化器會(huì)找到最小的那棵樹(shù)來(lái)遍歷。
需要注意的是我們?cè)谶@篇文章里討論的是沒(méi)有過(guò)濾條件的count(*)，如果加了WHERE條件的話(huà)，MyISAM引擎的表也是不能返回得這么快的。
4.總結(jié)
- 1.
COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id) - 2.COUNT函數(shù)的用法，主要用于統(tǒng)計(jì)表行數(shù)。主要用法有
COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1) - 3.因?yàn)?code>COUNT(*)是SQL92定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語(yǔ)法，所以MySQL對(duì)他進(jìn)行了很多優(yōu)化，MyISAM中會(huì)直接把表的總行數(shù)單獨(dú)記錄下來(lái)供
COUNT(*)查詢(xún)，而InnoDB則會(huì)在掃表的時(shí)候選擇最小的索引來(lái)降低成本。這些優(yōu)化的前提是沒(méi)有進(jìn)行WHERE和GROUP的條件查詢(xún)。 - 4.在InnoDB中
COUNT(*)和COUNT(1)實(shí)現(xiàn)上沒(méi)有區(qū)別，而且效率一樣，但是COUNT(字段)需要進(jìn)行字段的非NULL判斷，所以效率會(huì)低一些。 - 5.因?yàn)?code>COUNT(*)是SQL92定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語(yǔ)法，并且效率高，所以還是建議使用
COUNT(*)查詢(xún)表的行數(shù)。 - 6.正如前面
COUNT(name)的用例那樣，在建表過(guò)程中需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立性能較高的索引，同時(shí)也要注意避免建立不必要的索引。
到此這篇關(guān)于MySQL COUNT(*)性能原理詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL COUNT 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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