MySQL select count(*)计数很慢优化方案

前言

在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用Mysql 的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。

1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快？

我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。

MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。

但是当sql查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoDB相差无几了。

为什么MyISAM引擎能够记录表的总行数，InnoDB引擎却不行？

因为MyISAM引擎不支持事务，只有表锁，所以记录的总行数是准确的。

而InnoDB引擎支持事务和行锁，存在并发修改的情况。又由于事务的隔离性，会出现不可重复读和幻读，记录的总行数无法保证是准确的。

2. 能不能手动实现统计总行数

既然InnoDB引擎没有帮我们记录总行数，我们能不能手动记录总行数，比如使用Redis。

其实也是不行的，使用Redis记录总行数，至少有下面3个问题：

• 无法实现事务之间的隔离
• 更新丢失，因为i++不是原子操作，当然可以使用lua脚本实现原子操作，更复杂。
• Redis是非关系型缓存数据库，不能当作关系型持久化数据库使用，一般需要设置过期时间。

由上图中得知，虽然Redis计数加1操作放在了事务里面，但是不受事务控制的，在事务没有提交前，其他查询依然读到了最新的总行数，这就是脏读的情况。

3. InnoDB引擎能否实现快速计数

有一种办法，可以粗略估计表的总行数，就是使用MySQL命令：

show table status like 'user';

真实的总行数有100万行，预估有99万多行，误差在可接受的范围内。

部分场景适用，比如粗略估计网站的总用户数。

4. 四种计数方式的性能差别

常见的统计总行数的方式有以下四种：

count(*) 、 count(常量) 、 count(id) 、 count(字段)

InnoDB引擎对count计数做了优化，会选用数据量较小的非聚簇索引进行统计。

比如用户表中有三个索引，分别是主键索引、name索引和age索引，使用执行计划查看计数的时候用到了哪个索引？

CREATE TABLE `user` (
 `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
 `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
 `age` tinyint NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_name` (`name`),
 KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='用户表';

explain select count(*) from user;

用到了数据量较小的age索引。

count(*) 、 count(常量) 是直接统计表中的总行数，效率较高。

而 count(id) 还需要把数据返回给MySQL Server端进行累加计数。

最后 count(字段)需要筛选不为null字段，效率最差。

四种计数的查询性能从高到低，依次是：

count(*) ≈ count(常量) > count(id) > count(字段)

对于大多数情况，得到计数结果，还是老老实实使用count(*)

所以推荐使用select count(*) ，别跟select * 搞混了，不推荐使用select * 的。

到此这篇关于mysql select count(*)计数很慢优化方案的文章就介绍到这了,更多相关MySQL 优化内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！