聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

前言

基本職場(chǎng)上的程序員用來(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(主鍵)，那么它們之間的區(qū)別和性能你又是否了解呢？

其實(shí)程序員在開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，在一張大表上統(tǒng)計(jì)總行數(shù)是非常耗時(shí)的一個(gè)操作，那么我們應(yīng)該用哪個(gè)方法統(tǒng)計(jì)會(huì)更快呢？

接下來(lái)我們就來(lái)聊一聊MySQL中統(tǒng)計(jì)總行數(shù)的方法和性能。

count(*)，count(1)，count(主鍵)哪個(gè)更快？

1、建表并且插入1000萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試：

# 創(chuàng)建測(cè)試表
CREATE TABLE `t6` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(50) NOT NULL,
 `status` tinyint(4) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_status` (`status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

# 創(chuàng)建存儲(chǔ)過(guò)程插入1000w數(shù)據(jù)
CREATE PROCEDURE insert_1000w()
BEGIN
  DECLARE i INT;
  SET i=1;
  WHILE i=10000000 DO
    INSERT INTO t6(name,status) VALUES('god-jiang-666',1);
    SET i=i+1;
  END WHILE;
END;

#調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程，插入1000萬(wàn)行數(shù)據(jù)
call insert_1000w();

2、分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果

# 花了0.572秒
select count(*) from t6;

# 花了0.572秒
select count(1) from t6;

# 花了0.580秒
select count(id) from t6;

# 花了0.620秒
select count(*) from t6 force index (primary);

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)，最慢的是count使用了強(qiáng)制主鍵的情況。

下面我們繼續(xù)測(cè)試一下它們各自的執(zhí)行計(jì)劃：

explain select count(*) from t6;
show warnings;

explain select count(1) from t6;
show warnings;

explain select count(id) from t6;
show warnings;

explain select count(*) from t6 force index (primary);
show warnings;

從上面的實(shí)驗(yàn)可以得出這三點(diǎn)：

1. count(*)被MySQL查詢優(yōu)化器改寫成了count(0)，并選擇了idx_status索引
2. count(1)和count(id)都選擇了idx_statux索引
3. 加了force index(primary)之后，走了強(qiáng)制索引

這個(gè)idx_status就是相當(dāng)于是二級(jí)輔助索引樹(shù)，目的就是為了說(shuō)明： InnoDB在處理count(*)的時(shí)候，有輔助索引樹(shù)的情況下，會(huì)優(yōu)先選擇輔助索引樹(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)總行數(shù)。

為了驗(yàn)證count(*)會(huì)優(yōu)先選擇輔助索引樹(shù)這個(gè)結(jié)論，我們繼續(xù)來(lái)看看下面的實(shí)驗(yàn)：

# 刪除idx_status索引，繼續(xù)執(zhí)行count(*)
alter table t6 drop index idx_status;

explain select count(*) from t6;

從以上實(shí)驗(yàn)可以得出，刪除了idx_status這個(gè)輔助索引樹(shù)，count(*)就會(huì)選擇走主鍵索引。所以結(jié)論：count(*)會(huì)優(yōu)先選擇輔助索引，假如沒(méi)有輔助索引的存在，就會(huì)走主鍵索引。

為什么count(*)會(huì)優(yōu)先選擇輔助索引？

在MySQL5.7.18之前，InnoDB通過(guò)掃描聚集索引來(lái)處理count(*)語(yǔ)句。

從MySQL5.7.18開(kāi)始，InnoDB通過(guò)遍歷最小的可用二級(jí)索引來(lái)處理count(*)語(yǔ)句。如果不存在二級(jí)索引，則掃描聚集索引。

新版本為何會(huì)使用二級(jí)索引來(lái)處理count(*)呢？

因?yàn)镮nnoDB二級(jí)索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)上存放的是主鍵，而主鍵索引樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)存放的是整行數(shù)據(jù)，所以二級(jí)索引樹(shù)比主鍵索引樹(shù)小。因此查詢優(yōu)化器基于成本考慮，優(yōu)先選擇的是二級(jí)索引。所以索引count(*)快于count(主鍵)。

總結(jié)

這篇文章的結(jié)論就是count(*)=count(1)>count(id)。

為什么count(id)走了主鍵索引還會(huì)更慢呢？因?yàn)閏ount(id)需要取出主鍵，然后判斷不為空，再累加，代價(jià)更高。

count(*)是會(huì)總計(jì)出所有NOT NULL和NULL的字段，而count(id)是不會(huì)統(tǒng)計(jì)NULL字段的，所以我們?cè)诮ū淼谋M量使用NOT NULL并且給它一個(gè)默認(rèn)是空即可。

最后，在以后總計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的總行數(shù)的時(shí)候，可以大膽的使用count(*)或者count(1)。

參考資料

• 《高性能MySQL》（第三版）第六章優(yōu)化COUNT()查詢
• 《MySQL實(shí)戰(zhàn)45講》林曉斌

到此這篇關(guān)于聊聊MySQL的COUNT(*)的性能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！