count(*)问题

Hi，我是阿昌，今天学习记录的是关于count(*)问题。

在开发系统的时候，可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。

这时候可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？

但是，会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。

然后可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。

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一、count(*) 的实现方式

在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。

• 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 InnoDB 引擎就麻烦了，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。

这里需要注意的是，在讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。

为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样，也把数字存起来呢？

这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。

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这里，用一个算 count(*) 的例子来为解释一下。

假设表 t 中现在有 10000 条记录，设计了三个用户并行的会话。

• 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。

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。

在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。

这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。

每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于 count(*) 请求来说，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。

当然，现在这个看上去笨笨的 MySQL，在执行 count(*) 操作的时候还是做了优化的。

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。所以，普通索引树比主键索引树小很多。

对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。

在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

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如果用过 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(*) 吗？TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。

有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。所以，show table status 命令显示的行数也不能直接使用。

小结一下：

• MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
• show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
• InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。

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二、用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说，用缓存系统来支持。可以用一个 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，读和更新操作都很快，但再想一下这种方式存在什么问题吗？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，所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样，仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行，Redis 中保存的值也加了 1，然后 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 的这个计数操作却丢失了。

当然了，这还是有解的。比如，Redis 异常重启以后，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 里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况，这一次全表扫描的成本，还是可以接受的。

但实际上，将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。

那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。

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定义不精确的：

1. 一种是，查到的 100 行结果里面有最新插入记录，而 Redis 的计数里还没加 1；
2. 另一种是，查到的 100 行结果里没有最新插入的记录，而 Redis 的计数里已经加了 1。

这两种情况，都是逻辑不一致的。

一起来看看这个时序图。

图 2 中，会话 A 是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行 R，然后 Redis 计数加 1；会话 B 就是查询页面显示时需要的数据。

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，但是 Redis 的计数还没加 1。这时候，就会出现说的数据不一致。

这是因为我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，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？

现在把会话 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，也是数据不一致的情况。

在并发系统里面，是无法精确控制不同线程的执行时刻的，因为存在图中的这种操作序列，所以，说即使 Redis 正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。

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三、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，如果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。

然后，我们再看看能不能解决计数不精确的问题。会说，这不一样吗？无非就是把图 3 中对 Redis 的操作，改成了对计数表 C 的操作。

只要出现图 3 的这种执行序列，这个问题还是无解的吧？这个问题还真不是无解的。利用“事务”这个特性，把问题解决掉。

来看下现在的执行结果。虽然会话 B 的读操作仍然是在 T3 执行的，但是因为这时候更新事务还没有提交，所以计数值加 1 这个操作对会话 B 还不可见。

因此，会话 B 看到的结果里， 查计数值和“最近 100 条记录”看到的结果，逻辑上就是一致的。

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四、不同的 count 用法

在 select count(?) from t 这样的查询语句里面，count(*)、count(主键 id)、count(字段) 和 count(1) 等不同用法的性能，有哪些差别。需要注意的是，讨论还是基于 InnoDB 引擎的。

这里，首先要弄清楚 count() 的语义。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。所以，count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；

而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。

至于分析性能差别的时候，可以记住这么几个原则：

1. server 层要什么就给什么；
2. InnoDB 只给必要的值；
3. 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。

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• 对于 count(主键 id) 来说，

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) 来说，

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。

单看这两个用法的差别的话，能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。

因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

• 对于 count(字段) 来说：

1. 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；
2. 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。

也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。

但是 count( * ) 是例外，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。

优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照 count( * ) 来处理，多么简单的优化啊。

当然，MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。

但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count( * ) 了，直接使用这种用法就可以了。

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所以结论是：

按照效率排序的话：

count(字段) < count(主键 id) < count(1) 约等于 count(*)

所以尽量使用 count(*)。

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五、总结

把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无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，利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的原因之一。

用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。
但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？

先插入新纪录，因为插入新记录只会影响到行锁和间隙锁，而先更新计数表会占用计数表的写锁，而很多其他事务的插入操作就必须阻塞等待

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