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MySQL COUNT(*) 的性能优化原理是什么?

1.COUNT(1)、COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快?执行效果:COUNT(*)MySQL对count(*)进行了优化,count(*)直接扫描主键索引记录,并不会把全部字段取出来,直接按行累加。COUNT(1)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,按行累加。COUNT(字段)如果这个“字段”是定义为NOTNULL,那么InnoDB引擎会一行行地从记录里面读出这个字段,server层判断不能为NULL,按行累加;如果这个“字段”定义允许为

本文目录

    1.COUNT(1)、COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快?

    执行效果:

    • COUNT(*)MySQL 对count(*)进行了优化,count(*)直接扫描主键索引记录,并不会把全部字段取出来,直接按行累加。

    • COUNT(1)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,按行累加。

    • COUNT(字段)如果这个“字段”是定义为NOT NULL,那么InnoDB 引擎会一行行地从记录里面读出这个字段,server 层判断不能为NULL,按行累加;如果这个“字段”定义允许为NULL,那么InnoDB 引擎会一行行地从记录里面读出这个字段,然后把值取出来再判断一下,不是 NULL才累加。

    实验分析

    本文测试使用的环境:

    [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

    测试数据库采用的是(存储引擎采用InnoDB,其它参数默认):

    (Mon Jul 25 09:41:39 2022)[root@GreatSQL][(none)]>select version();
    +-----------+
    | version() |
    +-----------+
    | 8.0.25-16 |
    +-----------+
    1 row in set (0.00 sec)

    实验开始:

    #首先我们创建一个实验表
    
    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条数据
    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 ;
    #执行存储过程
    call insert_1000w();

    接下来我们分别来实验一下:

    COUNT(1)花费了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(*)花费了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)花费了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)

    我们可以再来测试一下执行计划

    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里如果是非主键字段的话

    (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)

    实验结果

    • 1.从上面的实验我们可以得出,COUNT(*)和COUNT(1)是最快的,其次是COUNT(id)。

    • 2.count(*)被MySQL查询优化器改写成了count(0),并选择了idx_salary索引。

    • 3.count(1)和count(id)都选择了idx_salary索引。

    实验结论

    总结:COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)

    MySQL的官方文档也有说过:

    InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference

    翻译: InnoDB以相同的方式处理SELECT COUNT(*)和SELECT COUNT(1)操作。没有性能差异

    所以说明了对于COUNT(1)或者是COUNT(*),MySQL的优化其实是完全一样的,没有存在没有性能的差异。

    但是建议使用COUNT(*),因为这是MySQL92定义的标准统计行数的语法。

    2.COUNT(*)与TABLES_ROWS

    在InnoDB中,MySQL数据库每个表占用的空间、表记录的行数可以打开MySQL的information_schema数据库。在该库中有一个TABLES表,这个表主要字段分别是:

    • TABLE_SCHEMA : 数据库名

    • TABLE_NAME:表名

    • ENGINE:所使用的存储引擎

    • TABLES_ROWS:记录数

    • DATA_LENGTH:数据大小

    • INDEX_LENGTH:索引大小

    TABLE_ROWS用于显示这个表当前有多少行,这个命令执行挺快的,那这个TABLE_ROWS能代替count(*)吗?

    我们用TABLES_ROWS查询一下表记录条数:

    (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,记录的条数并不准确,因为InnoDB引擎下TABLES_ROWS行计数仅是大概估计值。

    3.COUNT(*)是怎么样执行的?

    首先要明确的是,MySQL有多种不同引擎,在不同的引擎中,count(*)有不同的实现方式,本文主要介绍的是在InnoDB引擎上的执行流程

    在InnoDB存储引擎中,count(*)函数是先从内存中读取表中的数据到内存缓冲区,然后扫描全表获得行记录数的。简单来说就是全表扫描,一个循环解决问题,循环内: 先读取一行,再决定该行是否计入count循环内是一行一行进行计数处理的。

    在MyISAM引擎中是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。

    之所以InnoDB 不跟 MyISAM一样把数字存起来,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。而且不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面,InnoDB都优于MyISAM。

    虽然如此,InnoDB对于count(*)操作还是做了优化的。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。

    需要注意的是我们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引擎的表也是不能返回得这么快的。

    4.总结

    • 1.COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)

    • 2.COUNT函数的用法,主要用于统计表行数。主要用法有COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)

    • 3.因为COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法,所以MySQL对他进行了很多优化,MyISAM中会直接把表的总行数单独记录下来供COUNT(*)查询,而InnoDB则会在扫表的时候选择最小的索引来降低成本。这些优化的前提是没有进行WHERE和GROUP的条件查询。

    • 4.在InnoDB中COUNT(*)和COUNT(1)实现上没有区别,而且效率一样,但是COUNT(字段)需要进行字段的非NULL判断,所以效率会低一些。

    • 5.因为COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法,并且效率高,所以还是建议使用COUNT(*)查询表的行数。

    • 6.正如前面COUNT(name)的用例那样,在建表过程中需要根据业务需求建立性能较高的索引,同时也要注意避免建立不必要的索引。

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