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前言

在理论开发过程中，统计一个表的数据量是常常遇到的需要，用来统计数据库表的行数都会应用COUNT(*)，COUNT(1)或者COUNT(字段)，然而表中的记录越来越多，应用COUNT(*)也会变得越来越慢，明天咱们就来剖析一下COUNT(*)的性能到底如何。

1.COUNT(1)、COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快？

执行成果：

  • COUNT(*)MySQL 对count(*)进行了优化，count(*)间接扫描主键索引记录，并不会把全副字段取出来，间接按行累加。
  • 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外面读出这个字段，server 层判断不能为NULL，按行累加;如果这个“字段”定义容许为NULL，那么InnoDB 引擎会一行行地从记录外面读出这个字段，而后把值取出来再判断一下，不是 NULL才累加。

试验剖析

  • 本文测试应用的环境：
[root@zhyno1 ~]# cat /etc/system-releaseCentOS Linux release 7.9.2009 (Core)[root@zhyno1 ~]# uname -aLinux 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
  • 测试数据库采纳的是（存储引擎采纳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)

试验开始：

#首先咱们创立一个试验表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();

接下来咱们别离来试验一下：

  • COUNT(1)破费了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(*)破费了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)破费了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)

咱们能够再来测试一下执行打算

  • 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)

须要留神的是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)

试验后果

1.从下面的试验咱们能够得出，COUNT(*)和COUNT(1)是最快的，其次是COUNT(id)。

2.count(*)被MySQL查问优化器改写成了count(0)，并抉择了idx_salary索引。

3.count(1)和count(id)都抉择了idx_salary索引。

试验论断

总结：COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)

MySQL的官网文档也有说过：

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

翻译：
InnoDB以雷同的形式解决SELECT COUNT（*）和SELECT COUNT（1）操作。没有性能差别

所以阐明了对于COUNT(1)或者是COUNT(*)，MySQL的优化其实是齐全一样的，没有存在没有性能的差别。

然而倡议应用COUNT(*)，因为这是MySQL92定义的规范统计行数的语法。

2.COUNT(*)与TABLES_ROWS

在InnoDB中，MySQL数据库每个表占用的空间、表记录的行数能够关上MySQL的information_schema数据库。在该库中有一个TABLES表，这个表次要字段别离是：

  • TABLE_SCHEMA : 数据库名
  • TABLE_NAME：表名
  • ENGINE：所应用的存储引擎
  • TABLES_ROWS：记录数
  • DATA_LENGTH：数据大小
  • INDEX_LENGTH：索引大小

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

咱们用TABLES_ROWS查问一下表记录条数

(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)

能够看到，记录的条数并不精确，因为InnoDB引擎下TABLES_ROWS行计数仅是大略估计值。

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(*)有不同的实现形式，本文次要介绍的是在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，而后扫描全表取得行记录数的。简略来说就是全表扫描，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解决的。

在MyISAM引擎中是把一个表的总行数存在了磁盘上，因而执行count(*)的时候会间接返回这个数，效率很高。

之所以InnoDB 不跟 MyISAM一样把数字存起来，是因为即便是在同一个时刻的多个查问，因为多版本并发管制(MVCC)的起因，InnoDB表应该返回多少行也是不确定的。而且不论是在事务反对、并发能力还是在数据安全方面，InnoDB都优于MyISAM。

尽管如此，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，而一般索引树的叶子节点是主键值。所以，一般索引树比主键索引树小很多。对于count(*)这样的操作，遍历哪个索引树失去的后果逻辑上都是一样的。因而，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。

须要留神的是咱们在这篇文章里探讨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，次要用于统计表行数。次要用法有COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)
  • 3.因为COUNT(*)是SQL92定义的规范统计行数的语法，所以MySQL对他进行了很多优化，MyISAM中会间接把表的总行数独自记录下来供COUNT(*)查问，而InnoDB则会在扫表的时候抉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的条件查问。
  • 4.在InnoDB中COUNT(*)和COUNT(1)实现上没有区别，而且效率一样，然而COUNT(字段)须要进行字段的非NULL判断，所以效率会低一些。
  • 5.因为COUNT(*)是SQL92定义的规范统计行数的语法，并且效率高，所以还是倡议应用COUNT(*)查问表的行数。
  • 6.正如后面COUNT(name)的用例那样，在建表过程中须要依据业务需要建设性能较高的索引，同时也要留神防止建设不必要的索引。

最初多说一嘴，本文内容可能存在一些用例不够全面，如有不同见解，欢送后盾留言探讨。

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