【5】MySQL学习笔记之。count(*)速度过慢，怎么办？

在开发系统时，常常须要计算一个表的行数，这时候一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？可是，你会发现随着系统中记录数愈来愈多，这条语句执行得也会愈来愈慢。

count(*) 的实现方式

在不一样的搜索引擎中，count()有不一样的实现方式。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，所以执行 count() 的时候会直接返回 这个数，效率很高。 InnoDB 引擎执行 count() 的时候，须要把数据一行一行地从引擎里面 读出来，而后累积计数。
为何 InnoDB 不跟 MyISAM 同样，也把数字存起来呢
由于即便是在同一个时刻的多个查询，因为多版本并发控制（MVCC）的缘由，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不肯定的。用一个算 count() 的例子 解释一下。
假设表 t 中如今有 10000 条记录，咱们设计了三个用户并行的会话。
咱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。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，所以执行 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，须要把数据一行一行地从引擎里面 读出来，而后累积计数：
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。

，在后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果 却不一样。
这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是经过多版 本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断本身是否对这个会话可见，因 此对于 count(*) 请求来讲，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。

在保证逻辑正确的前提下，尽可能减小扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则 之一，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。因此，普通索引树比主键索引树小不少。对于 count(*) 这样的操做，遍历 哪一个索引树获得的结果逻辑上都是同样的。所以，MySQL 优化器会找到小的那棵树来 遍历。

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()
总结依一下：（1）MyISAM 表虽然 count() 很快，可是不支持事务；
（2）show table status 命令虽然返回很快，可是不许确；
(3）InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会致使性能问题。

那么，回到文章开头的问题，若是你如今有一个页面常常要显示交易系统的操做记录总 数，到底应该怎么办呢？答案是，咱们只能本身计数。

用缓存系统保存计数
对于更新很频繁的库来讲，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。
你能够用一个 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，读和更新操做都很快，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，因此你会找一个地方把这个值按期地持久化存储起 来。但即便这样，仍然可能丢失更新。试想若是刚刚在数据表中插入了一行，Redis 中保 存的值也加了 1，而后 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 的这个计数操做却丢失了。
固然了，这仍是有解的。好比，Redis 异常重启之后，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 里就能够了。异常重启毕竟不是常常 出现的状况，这一次全表扫描的成本，仍是能够接受的。

将计数保存在缓存系统中的方式，还不仅是丢失更新的问题。即便 Redis 正常 工做，这个值仍是逻辑上不精确

在上图中，数据表里从插入一行R，而后redis计数+1，会话B就是查询页面显示时须要的数据。

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， 可是 Redis 的计数还没加 1。这时候，就会出现咱们说的数据不一致。
你必定会说，这是由于咱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，若是保持顺序同样的 话，是否是就没问题了？咱们如今把会话 A 的更新顺序换一下，再看看执行结果。

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，也是数据不一致的状况。
在并发系统里面，咱们是没法精确控制不一样线程的执行时刻的，由于存在图中的这种操做 序列，因此，咱们说即便 Redis 正常工做，这个计数值仍是逻辑上不精确的。

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，若是咱们 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。
这篇文章要解决的问题，都是因为 InnoDB 要支持事务，从而致使 InnoDB 表不能把 count(*) 直接存起来，而后查询的时候直接返回造成的。

所以，会话 B 看到的结果里， 查计数值和“近 100 条记录”看到的结果，逻辑上就是 一致的

不一样的 count 用法
因此，count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回知足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回知足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数

请记住如下原则：
1server 层要什么就给什么；
2. InnoDB 只给必要的值；
3 . 如今的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”，其余“显而易见”的优化并没 有作。

**对于 count(主键 id) 来讲，**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) 来讲，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 今天，我和你聊了聊 MySQL 中得到表行数的两种方法。咱们提到了在不一样引擎中 count(*) 的实现方式是不同的，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，不可以保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的缘由， 是这两个不一样的存储构成的系统，不支持分布式事务，没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，咱们利用好事务的原子性和隔离性，就能够简化在业务开发时的 逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的缘由之一。 后，又到了今天的思考题时间了。 在刚刚讨论的方案中，咱们用了事务来确保计数准确。因为事务能够保证中间结果不被别 的事务读到，所以修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。可是，从并发系