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笔记

  • InnoDB引擎执行count时,需要把数据一行一行从引擎读出,然后累计计数。当然myisam引擎除了count(*)外,其他也和InnoDB一样需要读出并累计计数

  • InnoDB是索引组织表,mysql优化器会去找最小的一棵索引树进行遍历累计计数;一般普通索引树会比主键索引树小很多。在保证逻辑数据正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库设计的通用法则之一。

  • 不同的count

    优化器只优化了count(*)的语义为取行数,其他写法并没有优化。

    count(主键id),InnoDB会遍历整张表,把每一行id值取出来,返回给server层,server层拿到id后,判断不为空的就累加1

    count(1),InnoDB遍历整张表,但不取值,server层对返回的每一行,放一个数字1进去,判断不为空,每行累加1

    很明显count(1) 比 count(主键id)快,少了从引擎返回id、解析数据行、拷贝字段值操作

    count(字段),InnoDB遍历整张表,则取出对应字段值,返回给server层,如果设置not null,判断不能为null,则直接按行累加,如果设置允许null,判断值不是null,再累加

    建议count(*) 或者 count(1)

原文

建议底部去阅读原文,还有丁奇老师的问答回复更是精华之处。

在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条select count(*) from t 语句不就解决了吗?

但是,你会发现随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。

那么今天,我们就来聊聊count(*)语句到底是怎样实现的,以及MySQL为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。

count(*)的实现方式

你首先要明确的是,在不同的MySQL引擎中,count(*)有不同的实现方式。

  • MyISAM引擎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;
  • 而InnoDB引擎就麻烦了,它执行count(*)的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数。

这里需要注意的是,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表也是不能返回得这么快的。

在前面的文章中,我们一起分析了为什么要使用InnoDB,因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面,InnoDB都优于MyISAM。我猜你的表也一定是用了InnoDB引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候,计算一个表的总行数会越来越慢的原因。

为什么InnoDB不跟MyISAM一样,也把数字存起来呢?

这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。这里,我用一个算count(*)的例子来为你解释一下。

假设表t中现在有10000条记录,我们设计了三个用户并行的会话。

  • 会话A先启动事务并查询一次表的总行数;
  • 会话B启动事务,插入一行后记录后,查询表的总行数;
  • 会话C先启动一个单独的语句,插入一行记录后,查询表的总行数。

我们假设从上到下是按照时间顺序执行的,同一行语句是在同一时刻执行的。

图1 会话A、B、C的执行流程你会看到,在最后一个时刻,三个会话A、B、C会同时查询表t的总行数,但拿到的结果却不同。

这和InnoDB的事务设计有关系,可重复读是它默认的隔离级别,在代码上就是通过多版本并发控制,也就是MVCC来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见,因此对于count(*)请求来说,InnoDB只好把数据一行一行地读出依次判断,可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。

备注:如果你对MVCC记忆模糊了,可以再回顾下第3篇文章《事务隔离:为什么你改了我还看不见?》和第8篇文章《事务到底是隔离的还是不隔离的?》中的相关内容。

当然,现在这个看上去笨笨的MySQL,在执行count(*)操作的时候还是做了优化的。

你知道的,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。在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库系统设计的通用法则之一。

如果你用过show table status 命令的话,就会发现这个命令的输出结果里面也有一个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?

你可能还记得在第10篇文章《 MySQL为什么有时候会选错索引?》中我提到过,索引统计的值是通过采样来估算的。实际上,TABLE_ROWS就是从这个采样估算得来的,因此它也很不准。有多不准呢,官方文档说误差可能达到40%到50%。所以,show table status命令显示的行数也不能直接使用。

到这里我们小结一下:

  • MyISAM表虽然count(*)很快,但是不支持事务;
  • show table status命令虽然返回很快,但是不准确;
  • InnoDB表直接count(*)会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。

那么,回到文章开头的问题,如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数,到底应该怎么办呢?答案是,我们只能自己计数。

接下来,我们讨论一下,看看自己计数有哪些方法,以及每种方法的优缺点有哪些。

这里,我先和你说一下这些方法的基本思路:你需要自己找一个地方,把操作记录表的行数存起来。

用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说,你可能会第一时间想到,用缓存系统来支持。

你可以用一个Redis服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行Redis计数就加1,每被删除一行Redis计数就减1。这种方式下,读和更新操作都很快,但你再想一下这种方式存在什么问题吗?

没错,缓存系统可能会丢失更新。

Redis的数据不能永久地留在内存里,所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样,仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行,Redis中保存的值也加了1,然后Redis异常重启了,重启后你要从存储redis数据的地方把这个值读回来,而刚刚加1的这个计数操作却丢失了。

当然了,这还是有解的。比如,Redis异常重启以后,到数据库里面单独执行一次count(*)获取真实的行数,再把这个值写回到Redis里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况,这一次全表扫描的成本,还是可以接受的。

但实际上,将计数保存在缓存系统中的方式,还不只是丢失更新的问题。即使Redis正常工作,这个值还是逻辑上不精确的。

你可以设想一下有这么一个页面,要显示操作记录的总数,同时还要显示最近操作的100条记录。那么,这个页面的逻辑就需要先到Redis里面取出计数,再到数据表里面取数据记录。

我们是这么定义不精确的:

  1. 一种是,查到的100行结果里面有最新插入记录,而Redis的计数里还没加1;
  2. 另一种是,查到的100行结果里没有最新插入的记录,而Redis的计数里已经加了1。

这两种情况,都是逻辑不一致的。

我们一起来看看这个时序图。

图2 会话A、B执行时序图图2中,会话A是一个插入交易记录的逻辑,往数据表里插入一行R,然后Redis计数加1;会话B就是查询页面显示时需要的数据。

在图2的这个时序里,在T3时刻会话B来查询的时候,会显示出新插入的R这个记录,但是Redis的计数还没加1。这时候,就会出现我们说的数据不一致。

你一定会说,这是因为我们执行新增记录逻辑时候,是先写数据表,再改Redis计数。而读的时候是先读Redis,再读数据表,这个顺序是相反的。那么,如果保持顺序一样的话,是不是就没问题了?我们现在把会话A的更新顺序换一下,再看看执行结果。

图3 调整顺序后,会话A、B的执行时序图你会发现,这时候反过来了,会话B在T3时刻查询的时候,Redis计数加了1了,但还查不到新插入的R这一行,也是数据不一致的情况。

在并发系统里面,我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的,因为存在图中的这种操作序列,所以,我们说即使Redis正常工作,这个计数值还是逻辑上不精确的。

在数据库保存计数

根据上面的分析,用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么,如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表C中,又会怎么样呢?

首先,这解决了崩溃丢失的问题,InnoDB是支持崩溃恢复不丢数据的。

备注:关于InnoDB的崩溃恢复,你可以再回顾一下第2篇文章《日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?》中的相关内容。

然后,我们再看看能不能解决计数不精确的问题。

你会说,这不一样吗?无非就是把图3中对Redis的操作,改成了对计数表C的操作。只要出现图3的这种执行序列,这个问题还是无解的吧?

这个问题还真不是无解的。

我们这篇文章要解决的问题,都是由于InnoDB要支持事务,从而导致InnoDB表不能把count(*)直接存起来,然后查询的时候直接返回形成的。

所谓以子之矛攻子之盾,现在我们就利用“事务”这个特性,把问题解决掉。

图4 会话A、B的执行时序图我们来看下现在的执行结果。虽然会话B的读操作仍然是在T3执行的,但是因为这时候更新事务还没有提交,所以计数值加1这个操作对会话B还不可见。

因此,会话B看到的结果里, 查计数值和“最近100条记录”看到的结果,逻辑上就是一致的。

不同的count用法

在前面文章的评论区,有同学留言问到:在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。今天谈到了count(*)的性能问题,我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。

需要注意的是,下面的讨论还是基于InnoDB引擎的。

这里,首先你要弄清楚count()的语义。count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加。最后返回累计值。

所以,count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为NULL的总个数。

至于分析性能差别的时候,你可以记住这么几个原则:

  1. server层要什么就给什么;
  2. InnoDB只给必要的值;
  3. 现在的优化器只优化了count(*)的语义为“取行数”,其他“显而易见”的优化并没有做。

这是什么意思呢?接下来,我们就一个个地来看看。

对于count(主键id)来说 ,InnoDB引擎会遍历整张表,把每一行的id值都取出来,返回给server层。server层拿到id后,判断是不可能为空的,就按行累加。

对于count(1)来说 ,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,判断是不可能为空的,按行累加。

单看这两个用法的差别的话,你能对比出来,count(1)执行得要比count(主键id)快。因为从引擎返回id会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。

对于count(字段)来说

  1. 如果这个“字段”是定义为not null的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为null,按行累加;
  2. 如果这个“字段”定义允许为null,那么执行的时候,判断到有可能是null,还要把值取出来再判断一下,不是null才累加。

也就是前面的第一条原则,server层要什么字段,InnoDB就返回什么字段。

但是count(*)是例外 ,并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count(*)肯定不是null,按行累加。

看到这里,你一定会说,优化器就不能自己判断一下吗,主键id肯定非空啊,为什么不能按照count(*)来处理,多么简单的优化啊。

当然,MySQL专门针对这个语句进行优化,也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了,而且MySQL已经优化过count(*)了,你直接使用这种用法就可以了。

所以结论是:按照效率排序的话,count(字段)< count(主键) < count(1) < count(*),所以我们的建议是尽量使用count(*)

小结

今天,我和你聊了聊MySQL中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中count(*)的实现方式是不一样的,也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。

其实,把计数放在Redis里面,不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。 而把计数值也放在MySQL中,就解决了一致性视图的问题。

InnoDB引擎支持事务,我们利用好事务的原子性和隔离性,就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。

最后,又到了今天的思考题时间了。

在刚刚讨论的方案中,我们用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到,因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是,从并发系统性能的角度考虑,你觉得在这个事务序列里,应该先插入操作记录,还是应该先更新计数表呢?

你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾给出我的参考答案。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

上期我给你留的问题是,什么时候使用alter table t engine=InnoDB会让一个表占用的空间反而变大。

在这篇文章的评论区里面,大家都提到了一个点,就是这个表,本身就已经没有空洞的了,比如说刚刚做过一次重建表操作。

在DDL期间,如果刚好有外部的DML在执行,这期间可能会引入一些新的空洞。

@飞翔 提到了一个更深刻的机制,是我们在文章中没说的。在重建表的时候,InnoDB不会把整张表占满,每个页留了1/16给后续的更新用。也就是说,其实重建表之后不是“最”紧凑的。

假如是这么一个过程:

1. 将表t重建一次; 2. 插入一部分数据,但是插入的这些数据,用掉了一部分的预留空间; 3. 这种情况下,再重建一次表t,就可能会出现问题中的现象。

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