淺談MySQL 統計行數的 count
MySQL count() 函式我們並不陌生，用來統計每張表的行數。但如果你的表越來越大，且是 InnoDB 引擎的話，會發現計算的速度會越來越慢。在這篇文章裡，會先介紹 count() 實現的原理及原因，然後是 count 不同用法的效能分析，最後給出需要頻繁改變並需要統計表行數的解決方案。
Count() 的實現
InnoDB 和 MyISAM 是 MySQL 常用的資料引擎，由於兩者實現的不同，導致 count() 操作計算的效率也不同。
對於 MyISAM 來說，它把每個表的總行數都存在了磁碟上，因此使用 count(*) 計算時，效率很高直接返回結果。但如果加入了 where 條件，依然會進行搜尋，所以效率是不高的。
對於 InnoDB 來說，在進行 count(*) 運算時，會把資料從引擎中一行行讀出來，然後累計計數，自然表大了之後，效率就變低了。
那麼，為什麼 InnoDB 不能像 MyISAM 在表中記錄呢？原因就在於 InnoDB 比 MyISAM 多了支援事務的特性，同時也需要一定的取捨。由於 MVCC 的控制，使得 MySQL 具有併發的能力，也就是說對於同一時刻，InnoDB 返回的表的行數是不一定的，事務看到的行數與開啟後的一致性檢視有關，換句話說，每個事務能看到的資料版本是不一樣的，只能一行行拿出來進行判斷。
像下面的事務，假設表 t 有 10000 條資料：
| Session A | Session B | Session C |
| select count(*) from t; | ||
| insert into t (); | ||
| begin; | ||
| insert into t(); | ||
| select count(*) from t; | select count(*) from t; | select count(*) from t; |
| 10000; | 結果是 10002 | 結果是 10001 |
對於 Session A 來說，Session B 未提交不可見，Session C 提交了，但是在 Session A 啟動後提交的，也不可見。所以是 10000.
而對於 Session B 而言，Session C 在啟動之前提交，自己又插入了一條，所以結果是 10002.
其實 InnoDB 在進行 count(*) 操作時，還是做了優化的，在進行 count(*) 操作時，由於普通索引會儲存主鍵的 id 值，所以會找到最小的那顆普通索引樹進行查詢，而不是去遍歷主鍵索引樹。
在保證邏輯正確的前提下，減少掃描的資料量，是資料庫系統設計的通用法則。
另外在使用 show table status 時，也可以查詢出行數，而且速度很快，但需要注意的是，該命令是通過索引統計的值來取樣估算的。官方文件說誤差可以有 40%-50%.
但如果我們真的需要實時的獲取的某個表的行數，應該怎麼辦呢？
手動儲存表的數量
用快取系統來儲存計數
對於進行更新的表，可能會想到用快取系統來支援。比如 Redis 裡來儲存某個表總行數。
每次插入資料庫時，Redis 計數加一，相反則減一，這樣看起來讀寫操作都很快，但會存在一些問題。
快取系統會丟失更新：
對於 Redis 在記憶體中的資料，需要定期的同步到磁碟中，但對於 Redis 異常重啟，就沒有辦法了。比如在 Redis 中插入後，Redis 重啟，資料沒有持久化到硬碟。這時可以在重啟 Redis 後，從資料庫執行下 count(*) 操作,然後更新到 Redis 中。一次全表掃描還是可行的。
邏輯不精確：
假設一個頁面中，需要顯示一張表的行數，以及每一條資料。在實現時，可以先從 Redis 取數量，然後從資料庫裡取記錄。
但可能會出現這樣的情況：
- 資料庫查到 100 行結果裡有最新插入的記錄，而 Redis 計數裡少 1.
- 資料庫查到 100 行結果沒有最新的記錄，但 Redis 計數卻多了 1.
| Session A | Session B | |
| 插入一條資料； | T1 | |
| 讀 Redis 計數； | T2 | |
| 從資料庫中查記錄； | ||
| Redis 計數加 1; | T3 |
對於 Session B 來說，在 T2 時刻，會發現 Redis 的數量比資料庫少 1 條。
| Session A | Session B | |
| Redis 計數加 1; | T1 | |
| 讀 Redis 計數； | T2 | |
| 從資料庫中查記錄； | ||
| 插入一條資料； | T3 |
對於 Session B 來說，在 T2 時刻，會發現 Redis 的數量比資料庫多 1 條。
其實產生問題的原因就是因為 Redis 和資料庫查記錄沒有在同一個事務中。
用資料庫儲存
由於 InnoDB 引擎的支援，MySQL 本身是支援事務的，所以將 Redis 的插入操作換成在資料庫的更新操作，就可以利用在RR級別下的事務特性，進而保證資料的精確性。
而且還有一點，由於 redo log 的支援，在 MySQL 發生異常時，是可以保證 crash-safe。
不同 count 用法的執行效率
count() 本身是一個聚合函式，對於返回的結果集，一行行地判斷。如果引數不是 NULL 的話，會一直累加，最後返回結果。
所以 count(*),count(id),count(1) 表示都是返回滿足條件的結果集總行數。
而 count(欄位)，則表示滿足條件的資料行裡，不為 NULL 的欄位。
對於 count(id) 來說，InnoDB 會遍歷整張表，把每行 id 取出來，給 server 層。Server 判斷 id 是否為空，然後累加。
對於 count(1) 來說，InnoDB 會遍歷整張表，但不取值。Server 層會自己放入 1，然後累加。
所以對於 count(1) 的執行會比 count(*) 要快，少了解析資料行以及拷貝欄位值的操作。
對於 count(欄位) 來說，如果欄位定義時是 not null,會一行行讀出，並判斷不能為 null，然後累加。如果定義時可以為 null，執行時，需要將值去除，判斷不是 null 才累加。
count(*) 除外，專門做了優化，不取值，直接按行累加，並且會找到最小的索引樹進行計算。
總結
MySQL count() 函式的執行效率和底層的資料引擎有關。MyISAM 不加 where 條件，查詢會很快，但不支援事務。InnoDB 支援事務，由於 MVCC 的實現，導致每次查詢都需要一行行的掃描，效率不高。
解決方法可以通過設計外部快取如 Redis，儲存記錄。但存在異常重啟和資料不準確的情況。可以通過在 InnoDB 中新建一張表，儲存記錄這樣的解決方案。
最後，InnoDB 對 count(*) 做了獨立的優化，而其他的 count 操作，則需要額外的操作。
以上就是淺談MySQL 統計行數的 count的詳細內容，更多關於Mysql count的資料請關注我們其它相關文章！