欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

程序员文章站 2022-03-07 11:06:36
前言基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?其实程序员在开发的过程中,在一张大表上统计总行数是...

前言

基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?

其实程序员在开发的过程中,在一张大表上统计总行数是非常耗时的一个操作,那么我们应该用哪个方法统计会更快呢?

接下来我们就来聊一聊mysql中统计总行数的方法和性能。

count(*),count(1),count(主键)哪个更快?

1、建表并且插入1000万条数据进行实验测试:

# 创建测试表
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;

# 创建存储过程插入1000w数据
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;

#调用存储过程,插入1000万行数据
call insert_1000w();

2、分析实验结果

# 花了0.572秒
select count(*) from t6;

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

# 花了0.572秒
select count(1) from t6;

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

# 花了0.580秒
select count(id) from t6;

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

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

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

从上面的实验我们可以得出,count(*)和count(1)是最快的,其次是count(id),最慢的是count使用了强制主键的情况。

下面我们继续测试一下它们各自的执行计划:

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

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

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

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

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

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

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

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

从上面的实验可以得出这三点:

  1. count(*)被mysql查询优化器改写成了count(0),并选择了idx_status索引
  2. count(1)和count(id)都选择了idx_statux索引
  3. 加了force index(primary)之后,走了强制索引

这个idx_status就是相当于是二级辅助索引树,目的就是为了说明: innodb在处理count(*)的时候,有辅助索引树的情况下,会优先选择辅助索引树来统计总行数。

为了验证count(*)会优先选择辅助索引树这个结论,我们继续来看看下面的实验:

# 删除idx_status索引,继续执行count(*)
alter table t6 drop index idx_status;

explain select count(*) from t6;

聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

从以上实验可以得出,删除了idx_status这个辅助索引树,count(*)就会选择走主键索引。所以结论:count(*)会优先选择辅助索引,假如没有辅助索引的存在,就会走主键索引。

为什么count(*)会优先选择辅助索引?

在mysql5.7.18之前,innodb通过扫描聚集索引来处理count(*)语句。

从mysql5.7.18开始,innodb通过遍历最小的可用二级索引来处理count(*)语句。如果不存在二级索引,则扫描聚集索引。

新版本为何会使用二级索引来处理count(*)呢?

因为innodb二级索引树的叶子节点上存放的是主键,而主键索引树的叶子节点存放的是整行数据,所以二级索引树比主键索引树小。因此查询优化器基于成本考虑,优先选择的是二级索引。所以索引count(*)快于count(主键)。

总结

这篇文章的结论就是count(*)=count(1)>count(id)

为什么count(id)走了主键索引还会更慢呢?因为count(id)需要取出主键,然后判断不为空,再累加,代价更高。

count(*)是会总计出所有not null和null的字段,而count(id)是不会统计null字段的,所以我们在建表的尽量使用not null并且给它一个默认是空即可。

最后,在以后总计数据库表的总行数的时候,可以大胆的使用count(*)或者count(1)。

参考资料

  • 《高性能mysql》(第三版)第六章优化count()查询
  • 《mysql实战45讲》林晓斌

到此这篇关于聊聊mysql的count(*)的性能的文章就介绍到这了,更多相关mysql count(*)内容请搜索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!

相关标签: MySQL COUNT(*)