MySQL中聚合函数count的使用和性能优化

本文将探讨如下问题
mysql

4.case when 语句与 count 连用实现按过滤计数sql

1、 COUNT()做用数据库

count的基本做用是有两个：缓存

• 统计某个列的数据的数量（不统计NULL）；
• 统计结果集的行数；

  准备表以及数据性能优化

create table emp (
    empno numeric(4) not null,
    ename varchar(10),
    job varchar(9),
    mgr numeric(4),
    hiredate datetime,
    sal numeric(7, 2),
    comm numeric(7, 2),
    deptno numeric(2)
);

insert into emp values (7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, '1980-12-17', 800, null, 20);
insert into emp values (7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-20', 1600, 300, 30);
insert into emp values (7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, '1981-02-22', 1250, 500, 30);
insert into emp values (7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, '1981-04-02', 2975, null, 20);
insert into emp values (7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-28', 1250, 1400, 30);
insert into emp values (7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, '1981-05-01', 2850, null, 30);
insert into emp values (7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, '1981-06-09', 2450, null, 10);
insert into emp values (7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, '1982-12-09', 3000, null, 20);
insert into emp values (7839, 'KING', 'PRESIDENT', null, '1981-11-17', 5000, null, 10);
insert into emp values (7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, '1981-09-08', 1500, 0, 30);
insert into emp values (7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, '1983-01-12', 1100, null, 20);
insert into emp values (7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, '1981-12-03', 950, null, 30);
insert into emp values (7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, '1981-12-03', 3000, null, 20);
insert into emp values (7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, '1982-01-23', 1300, null, 10);

create table dept (
    deptno numeric(2),
    dname varchar(14),
    loc varchar(13)
);

insert into dept values (10, 'ACCOUNTING', 'NEW YORK');
insert into dept values (20, 'RESEARCH', 'DALLAS');
insert into dept values (30, 'SALES', 'CHICAGO');
insert into dept values (40, 'OPERATIONS', 'BOSTON');

create table bonus (
    empno numeric(4),
    job varchar(9),
    sal numeric,
    comm numeric
);

create table salgrade (
    grade numeric,
    losal numeric,
    hisal numeric
);

insert into salgrade values (1, 700, 1200);
insert into salgrade values (2, 1201, 1400);
insert into salgrade values (3, 1401, 2000);
insert into salgrade values (4, 2001, 3000);
insert into salgrade values (5, 3001, 9999);

1.一、count(*) 与 count(列) 比较架构

mysql> select * from emp;函数

+-------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| empno | ename  | job       | mgr  | hiredate            | sal     | comm    | deptno |
+-------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 |  800.00 |    NULL |     20 |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 |    NULL |     20 |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 |    NULL |     30 |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 |    NULL |     10 |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1982-12-09 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 |    NULL |     10 |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1983-01-12 00:00:00 | 1100.00 |    NULL |     20 |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 |  950.00 |    NULL |     30 |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+-------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from emp;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|       14 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(comm) from emp;
+-------------+
| count(comm) |
+-------------+
|           4 |
+-------------+
性能

1 row in set (0.00 sec)
优化

2、基于 MYSQL存储引擎spa

1)MyISAM存储引擎

MyISAM的COUNT()函数老是很是快，不过这是有前提条件的，即只有没有任何where条件的COUNT(*)才很是快，由于此时无需实际地去计算表的行数。MySQL能够利用存储引擎的特性直接得到这个值。若是MySQL知道某列col不可能为NULL值，那么MySQL内部会将COUNT(col)表达式优化为COUNT(*)。

当统计带WHERE子句的结果集行数，能够是统计某个列值的数量时，MySQL的COUNT()和其它存储引擎没有任何不一样，就再也不有神话般的速度了。因此在MyISAM引擎表上执行COUNT()有时候比别的引擎快，有时候比别的引擎慢，这受不少因素影响，要视具体状况而定。

2）Innodb存储引擎：

(1)     innodb存储引擎的物理结构包含 表空间、段、区、页、行 五个层级，数据文件按照主键排序存储在页中（页在逻辑上连续），主键的位置即为数据存储位置。

(2)     二级索引存储的数据为指定字段的值与主键值。当咱们经过二级索引统计数据的时候，无需扫描数据文件；而经过主键索引统计数据时，因为主键索引与数据文件存放在一块儿，因此每次都会扫描数据文件，故大多数状况下，经过二级索引统计数据效率 >= 基于主键统计效率。

(3)    因为二级索引存储的数据为指定字段的值与主键值，故在无索引覆盖的状况下，查询二级索引后会根据二级索引获取的主键到主键索引中提取数据，此过程可能形成大量的随机io，致使查询速度较慢。

(4)    因为主键索引与数据存储保持一致，故基于主键的查找数据要比经过二级索引查询数据要快（使用二级索引时，查询到的数据条数>总条数的20%时候mysql就选择全表扫描，但在主键索引上，即便符合条件的达到 90%依然会走索引）。

1.三、count慢的缘由:

innodb为聚簇索引同时支持事物，其在count指令实现上采用实时统计方式。在无可用的二级索引状况下，执行count会使MySQL扫描全表数据，当数据中存在大字段或字段较多时候，其效率很是低下（每一个页只能包含较少的数据条数，须要访问的物理页较多）。

1.四、innodb可优化点：

1. 主键须要采用占用空间尽可能小的类型且数据具备连续性（推荐自增整形id），这样有利于减小页分裂、页内数据移动，可加快插入速度同时有利于增长二级索引密度（一个数据页上能够存储更多的数据）。

下面作个count优化例子：

1.首先咱们建立一直innodb表，并包含大字段（或包含较多字段）：

CREATE TABLE `qstardbcontent` (
  `id` BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  `content` MEDIUMTEXT,
  `length` INT(11)  NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

2.插入50万条数据，每条数据 5K

3.执行select count(*) from qstardbcontent

能够看到，近50万条内容较多的数据执行一个count（*） 就须要耗时 13分28秒

下面咱们作个优化，在length字段上加个索引， 执行sql： ALTER TABLE qstardbcontent ADD KEY(LENGTH)；

索引建完成后，再执行 select count(*) from qstardbcontent;

能够看到，整个统计查询很是快，仅用了 354毫秒就完成了查询。

1.五、加速缘由：

    在innodb表上建立了一个二级索引，Innodb在执行count（*）时候由优化器选择执行路径。

本例中， 二级索引的存储空间仅包含length字段值、数据主键，假设二级索引辅助结构不占用空间（仅计算数据占用空间），在默认状况下，MySQL的一个数据页大小为16K，一个页可存储的数据条数为 16*1024/(4+8) =1365 ，按照单页存储空间占用为50%（页分裂现象致使页不满）计算，50万条数据的统计仅须要读取约732个物理页，而页在连续的状况下，数据库一次可读取多个连续的页，数据读取总量为 16k*732约 12MB，因mysql空间分配为按区分配，每一个区1M，一次分配1-5个连续区，当数据量较小，一次仅分配一个区，12M数据会分配在12个区中，按照pc硬盘(转速7200转/分) 70m/s 的读取速度，整个过程的io寻址时间(12*8.5ms=102)+读取时间（12m/70m=171ms）=273ms，而数据解析统计约为 30-100ms，故总耗时会在300ms附近（注：count优化功能在5.1版本并不支持）。

一般状况下，count(*)操做须要大量扫描数据表中的行，若是避免扫描大量的数据就成为优化该语句的关键所在。针对这个问题能够从以下两个角度考虑。

3.1 在数据库的层次上优化

   索引

3.二、在应用的层次上优化

在应用的层次上优化，能够考虑在系统架构中引入缓存子系统，好比在过去中经常使用的Memcached，或者如今很是流行的Redis， 可是这样会增长系统的复杂性。

总结：count(*) 将返回表格中全部存在的行的总数包括值为 null 的行；

优化方法：count（*）与count（COL）的区别

count（*）在统计时会统计上空值（NULL），可是count（COL）则不会。因此要灵活运用count的这个特性，来实现相应的查询。

    可是从性能上来讲：count（*）是找一个占用空间最小的索引字段，而后对它进行记数，在count命令中，它指的是“任意一个“。    对于一个大表来讲，若是你的字段有bit类型，如性别字段，表示真假关系的字段，咱们须要为它加上索引，加上以后，咱们的count速度就会快不少。        一、任何状况下 SELECT COUNT(*) FROM tablename; 是最优选择；        二、尽可能减小SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = value; 这种查询；        三、杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename 后面跟各类WHERE条件； 的出现。