count(*)

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；但是加了条件则不能快速返回
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。

InnoDB选择一行行计算是因为不同事物中读物到的数量不同，单行读取能保证事物数据的正确性。
针对count(*)mysql做了优化，普通索引比主键索引数据少，count(*)对于每个索引计算出的值都是相同的，mysql优化器会选择最小的索引树遍历

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。

对于频繁查询总数的场景，可自己记录表总数
缓存计数：启动redis查询总数后续自己维护数量增减，但是增减redis数量和数据库插入数据之间不是原子操作会导致实际数量和数据有出入，同时不支持分布式事物。
数据库计数：数据库中保存每个表的总数，利用事物达到数量和实际数据的一致性

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，你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“显⽽易⻅”的优化并没有做。

count(主键 id) ，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。
count(1) ，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，你能对⽐出来，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，以及拷⻉字段值的操作。
count(字段) ：
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，⽽是专⻔做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按⾏累加。

主键 id 肯定⾮空啊，为什么不能按照count(*) 来处理优化下，因为类似优化过多，count(*)已优化，其他暂不优化

结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使⽤ count(*)。
自测结论：selct(1)>select(*)>select(自增主键)>select(业务数字主键)>select(业务字符型主键)>select(普通唯一索引)

order by

全字段排序
MySQL 会给每个线程分配⼀块内存⽤于排序，称为 sort_buffer。

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000；

1. 初始化 sort_buffer，确定放⼊ name、city、age 这三个字段；
2. 从索引 city 找到第⼀个满⾜ city='杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
3. 到主键 id 索引取出整⾏，取 name、city、age 三个字段的值，存⼊ sort_buffer 中；
4. 从索引 city 取下⼀个记录的主键 id；
5. 重复步骤 3、4 直到 city 的值不满⾜查询条件为⽌，对应的主键 id 也就是图中的 ID_Y；
6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；
7. 按照排序结果取前 1000 ⾏返回给客户端。

“按 name 排序”这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使⽤外部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。
sort_buffer_size，就是 MySQL 为排序开辟的内存（sort_buffer）的⼤⼩。如果要排序的数据量⼩于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。但如果排序数据量太⼤，内存放不下，则不得不利⽤磁盘临时⽂件辅助排序。

rowid 排序
在上⾯这个算法过程⾥⾯，只对原表的数据读了⼀遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时⽂件中执⾏的，问题在于字段多时内存只能存放少量数据，需要分成许多临时文件，效率低

SET max_length_for_sort_data = 16;
max_length_for_sort_data，是 MySQL 中专⻔控制⽤于排序的⾏数据的⻓度的⼀个参数。意思是，如果单⾏的⻓度超过这个值，MySQL 就认为单⾏太⼤，要换⼀个算法

city、name、age 这三个字段的定义总⻓度是 36，我把 max_length_for_sort_data 设置为16，换新算法：
新的算法放⼊ sort_buffer 的字段，只有要排序的列（即 name 字段）和主键 id。
但这时，排序的结果就因为少了 city 和 age 字段的值，不能直接返回了，整个执⾏流程就变成如下所示的样⼦：
1. 初始化 sort_buffer，确定放⼊两个字段，即 name 和 id；
2. 从索引 city 找到第⼀个满⾜ city='杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
3. 到主键 id 索引取出整⾏，取 name、id 这两个字段，存⼊ sort_buffer 中；
4. 从索引 city 取下⼀个记录的主键 id；
5. 重复步骤 3、4 直到不满⾜ city='杭州’条件为⽌，也就是图中的 ID_Y；
6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进⾏排序；
7. 遍历排序结果，取前 1000 ⾏，并按照 id 的值回到原表中取出 city、name 和 age 三个字段返回给客户端。
即：通过where条件找到排序字段和id放到sort_buffer中，排序后通过id到原表中取出结果返回。

排序是个耗性能的操作，可通过将排序字段和筛选字段做成联合索引，天然有序，或者使用覆盖索引

 

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