这篇文章主要介绍“MySQL的count(*)怎么实现”,在日常操作中,相信很多人在MySQL的count(*)怎么实现问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”MySQL的count(*)怎么实现”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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1. 背景
自从大家对于MySQL数据库的稳定性有了更高的追求后,经常有小伙伴有这样的疑问,对于count(*)这样的操作,有没有正确的姿势,或者有没有可以优化的地方?
但答案比较残酷,如果已经使用了正确的索引,那么基本上没有可以优化的地方。一旦出现慢查询了,它就是慢查询了,要改,只能自己计数或者通过其他搜索平台来做。
今天,就一起来看看为什么会这样,并对大家日常会遇到的一些的困惑进行解答。
2. count(*)的实现方式
据说,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。而我们的mysql一般都是用Innodb的引擎,Innodb是怎么实现count操作的呢?InnoDB 引擎就比较麻烦了,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。所以,当我们的表里面的记录越来越多的时候,count(*)就会越来越慢。当然,我们这里说的都是不带where条件的,如果带上where条件的话,MyISAM也是很慢的。
3.正确的打开方式
嗯,首先还是说,mysql上不太推荐用count(*)来做统计相关业务,尤其是表非常大的情况下。那如果业务比较小,需要快速上马,那么,至少应该保证count(*)带上了科学的where条件,然后,这个表也已经建立了科学的索引。1)如果count(*)带上的where条件,而且能够走覆盖索引,那还是可以偶尔走一走的。2)如果count(*)带上的where条件,能够走索引,但是需要回表,那么这种就会比较危险,尤其是随着表规模的扩大,终究是一颗雷。3)如果纯粹count(*),或者where条件没有任何索引,万万万不推荐!3)其他数据分析平台进行聚合
4. 能否用表统计信息代替count(*)
有同学在日常使用过程中,问能否使用 系统表的统计信息 来代替count。答案是不行。这里的tableRows只是一个参考值。
这里的表统计信息,实际上是使用show table status获取的。
这个值是如何得到的呢?
我们需要了解下mysql的采样统计方法。为什么要采样统计呢?
因为把整张表取出来一行行统计,虽然可以得到精确的结果,但是代价太高了,所以只能选择“采样统计”
(所以其实mysql自己也没有count(*)的好方法)。采样统计的时候,InnoDB 默认会选择 N 个数据页,统计这些页面上的不同值,得到一个平均值,然后乘以这个索引的页面数,就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的,索引统计信息也不会固定不变。
所以,当变更的数据行数超过 1/M 的时候,会自动触发重新做一次索引统计。因此,这个采样估算得来的值,是很不准的。有多不准呢,官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。
4.关于那些奇奇怪怪的count(?)
在看一些老代码查询的时候,我们经常会看到count(1),count(id),count(字段)等方式,那它们纠结孰优孰劣,到底有没有性能上的差异呢?
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。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。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。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;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。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。所以结论是:
按照效率排序的话,count(字段)到此,关于“MySQL的count(*)怎么实现”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
网站名称:MySQL的count(*)怎么实现
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