MySQL实战解析底层---count(*)这么慢,该怎么办

news2024/11/14 13:56:21

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前言

count(*)的实现方式

用缓存系统保存计数

在数据库保存计数

不同的count用法


  • 前言

  • 在开发系统的时候,你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
  • 这时候你可能会想,一条select count(*) fromt 语句不就解决了吗?
  • 但是,你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
  • 然后你可能就想了,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
  • 这里就来聊聊count(*)语句到底是怎样实现的,以及MySQL为什么会这么实现
  • 然后再说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做
  • count(*)的实现方式

  • 首先要明确的是,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,在这篇文章里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
  • 在前面的文章中分析了为什么要使用InnoDB,因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面,InnoDB都优于MyISAM
  • 你的表也一定是用了InnoDB引擎
  • 这就是当你的记录数越来越多的时候,计算一个表的总行数会越来越慢的原因
  • 那为什么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
  • 这里用一个算count(*)的例子来为你解释一下
  • 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

  • 可以看到,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
  • 要知道,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
  • 如果用过showtable 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?
  • 在前面提到过,索引统计的值是通过采样来估算的
  • 实际上,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
  • 到这里小结一下:
    • MyISAM表虽然count(*)很快,但是不支持事务
    • showtable 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
  • 那么,回到文章开头的问题
  • 如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数,到底应该怎么办呢?
  • 答案是,只能自己计数
  • 接下来讨论一下,看看自己计数有哪些方法,以及每种方法的优缺点有哪些
  • 这里先说一下这些方法的基本思路:需要自己找一个地方,把操作记录表的行数存起来
  • 用缓存系统保存计数

  • 对于更新很频繁的库来说,你可能会第一时间想到,用缓存系统来支持
  • 你可以用一个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,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
  • 可以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
  • 是这么定义不精确的:
    • 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
  • 再来看看这个时序图:

  • 图中,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,就会出现我们说的数据不一致
  • 你一定会说,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:

  • 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,我们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
  • 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
  • 然后再看看能不能解决计数不精确的问题
  • 你会说,这不一样吗?
  • 无非就是把上图中对Redis的操作,改成了对计数表C的操作
  • 只要出现上图的这种执行序列,这个问题还是无解的吧?
  • 这个问题还真不是无解的
  • 这篇文章要解决的问题,都是由于InnoDB要支持事务,从而导致InnoDB表不能把count(*)直接存起来,然后查询的时候直接返回形成的
  • 现在就利用“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
  • 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
  • 这次谈到了count(*)的性能问题,就再说明一下这几种用法的性能差别
  • 需要注意的是,下面的讨论还是基于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
  • 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
  • 看到这里,你一定会说,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,你直接使用这种用法就可以了
  • 所以结论是:按照效率排序的话,count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*)
  • 所以建议尽量使用count(*)

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