MySQL count()方法

前言

mysql用count方法查全表数据，在不同的存储引擎里实现不同，myisam有专门字段记录全表的行数，直接读这个字段就好了。而innodb则需要一行行去算。

比如说，你有一张短信表(sms)，里面放了各种需要发送的短信信息。

sms建表sql：

sms表;

需要注意的是state字段，为0的时候说明这时候短信还未发送。

此时还会有一个异步线程不断的捞起未发送（state=0）的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被置为1（已发送）。也就是说未发送的数据会不断变少。

异步线程发送短信:

假设由于某些原因，你现在需要做一些监控，比如监控的内容是，你的sms数据表里还有没有state=0（未发送）的短信，方便判断一下堆积的未发送短信大概在什么样的一个量级。

为了获取满足某些条件的行数是多少，我们一般会使用count()方法。

这时候为了获取未发送的短信数据，我们很自然就想到了使用下面的sql语句进行查询。

select count(*) from sms where state = 0;

然后再把获得数据作为打点发给监控服务。

当数据表小的时候，这是没问题的，但当数据量大的时候，比如未发送的短信到了百万量级的时候，你就会发现，上面的sql查询时间会变得很长，最后timeout报错，查不出结果了。

为什么？

我们先从count()方法的原理聊起。

count()的原理

count()方法的目的是计算当前sql语句查询得到的非NULL的行数。

我们知道mysql是分为server层和存储引擎层的。

Mysql架构:

存储引擎层里可以选择各种引擎进行存储，最常见的是innodb、myisam。具体使用哪个存储引擎，可以通过建表sql里的ENGINE​字段进行指定。比如这篇文章开头的建表sql里用了ENGINE=InnoDB，那这张表用的就是innodb引擎。

虽然在server层都叫count()方法，但在不同的存储引擎下，它们的实现方式是有区别的。

比如同样是读全表数据  select count(*) from sms；语句。

使用 myisam引擎的数据表里有个记录当前表里有几行数据的字段，直接读这个字段返回就好了，因此速度快得飞起。

而使用innodb引擎的数据表，则会选择体积最小的索引树，然后通过遍历叶子节点的个数挨个加起来，这样也能得到全表数据。

因此回到文章开头的问题里，当数据表行数变大后，单次count就需要扫描大量的数据，因此很可能就会出现超时报错。

那么问题就来了。

为什么innodb不能像myisam那样实现count()方法

myisam和innodb这两个引擎，有几个比较明显的区别，这个是八股文常考了。

其中最大的区别在于myisam不支持事务，而innodb支持事务。

而事务，有四层隔离级别，其中默认隔离级别就是可重复读隔离级别（RR）。

四层隔离级别:

innodb引擎通过MVCC实现了可重复隔离级别，事务开启后，多次执行同样的select快照读，要能读到同样的数据。

于是我们看个例子:为什么innodb不单独记录表行数?

对于两个事务A和B，一开始sms表假设就2条数据，那事务A一开始确实是读到2条数据。事务B在这期间插入了1条数据，按道理数据库其实有3条数据了，但由于可重复读的隔离级别，事务A依然还是只能读到2条数据。

因此由于事务隔离级别的存在，不同的事务在同一时间下，看到的表内数据行数是不一致的，因此innodb，没办法，也没必要像myisam那样单纯的加个count字段信息在数据表上。

那如果不可避免要使用count()，有没有办法让它快一点？

各种count()方法的原理

count()的括号里，可以放各种奇奇怪怪的东西，想必大家应该看过，比如放个星号*，放个1，放个索引列啥的。

我们来分析下他们的执行流程。

count方法的大原则是server层会从innodb存储引擎里读来一行行数据，并且只累计非null的值。但这个过程，根据count()方法括号内的传参，有略有不同。

count(*):server层拿到innodb返回的行数据，不对里面的行数据做任何解析和判断，默认取出的值肯定都不是null，直接行数+1。

count(1):server层拿到innodb返回的行数据，每行放个1进去，默认不可能为null，直接行数+1.

count(某个列字段):由于指明了要count某个字段，innodb在取数据的时候，会把这个字段解析出来返回给server层，所以会比count(1)和count(*)多了个解析字段出来的流程。

如果这个列字段是主键id，主键是不可能为null的，所以server层也不用判断是否为null，innodb每返回一行，行数结果就+1.

如果这个列是普通索引字段，innodb一般会走普通索引，每返回一行数据，server层就会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。当然如果建表sql里字段定义为not null的话，那就不用做这一步判断直接+1。

如果这个列没有加过索引，那innodb可能会全表扫描，返回的每一行数据，server层都会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。同上面的情况一样，字段加了not null也就省下这一步判断了。

理解了原理后我们大概可以知道他们的性能排序是

count(*) ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)

所以说count(*)，已经是最快的了。

知道真相的我眼泪掉下来。​

那有没有其他更好的办法？

允许粗略估计行数的场景

我们回过头来细品下文章开头的需求，我们只是希望知道数据库里还有多少短信是堆积在那没发的，具体是1k还是2k其实都是差不多量级，等到了百万以上，具体数值已经不重要了，我们知道它现在堆积得很离谱，就够了。因此这个场景，其实是允许使用比较粗略的估计的。

那怎么样才能获得粗略的数值呢？

还记得我们平时为了查看sql执行计划用的explain命令不。

其中有个rows，会用来估计接下来执行这条sql需要扫描和检查多少行。它是通过采样的方式计算出来的，虽然会有一定的偏差，但它能反映一定的数量级。

explain里的rows

有些语言的orm里可能没有专门的explain语法，但是肯定有执行raw sql的功能，你可以把explain语句当做raw sql传入，从返回的结果里将rows那一列读出来使用。

一般情况下，explain的sql如果能走索引，那会比不走索引的情况更准 。单个字段的索引会比多个字段组成的复合索引要准。索引区分度越高，rows的值也会越准。

这种情况几乎满足大部分的监控场景。但总有一些场景，它要求必须得到精确的行数，这种情况该怎么办呢？

必须精确估计行数的场景

这种场景就比较头疼了，但也不是不能做。

我们可以单独拉一张新的数据库表，只为保存各种场景下的count。

CREATE TABLE `count_table` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `cnt_what` char(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '各种需要计算的指标',
  `cnt` tinyint NOT NULL COMMENT 'cnt指标值',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_cnt_what` (`cnt_what`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

count_table表保存各种场景下的count

当需要获取某个场景下的cout值时，可以使用下面的sql进行直接读取，快得飞起。

select cnt from count_table where cnt_what = "未发送的短信数量"; 

那这些count的结果值从哪来呢？这里分成两种情况。

实时性要求较高的场景

如果你对这个cnt计算结果的实时性要求很高，那你需要将更新cnt的sql加入到对应变更行数的事务中。比如我们有两个事务A和B，分别是增加未发送短信和减少未发送短信。

将更改表行数的操作放入到事务里

这样做的好处是事务内的cnt行数依然符合隔离级别，事务回滚的时候，cnt的值也会跟着回滚。

坏处也比较明显，多个线程对同一个cnt进行写操作，会触发悲观锁，多个线程之间需要互相等待。对于高频写的场景，性能会有折损。

实时性没那么高的场景

如果实时性要求不高的话，比如可以一天一次，那你可以通过全表扫描后做计算。

举个例子，比如上面的短信表，可以按id排序，每次取出1w条数据，记下这一批里最大的id，然后下次从最大id开始再拿1w条数据出来，不断循环。

对于未发送的短信，就只需要在捞出的那1w条数据里，筛选出state=0的条数。

batch分批获取短信表

当然如果有条件，这种场景最好的方式还是消费binlog将数据导入到hive里，然后在hive里做查询，不少公司也已经有现成的组件可以做这种事情，不用自己写脚本，岂不美哉。

mysql同步hive

总结

mysql用count方法查全表数据，在不同的存储引擎里实现不同，myisam有专门字段记录全表的行数，直接读这个字段就好了。而innodb则需要一行行去算。

性能方面 count(*) ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)，但哪怕是性能最好的count(*)，由于实现上就需要一行行去算，所以数据量大的时候就是不给力。

如果确实需要获取行数，且可以接受不那么精确的行数（只需要判断大概的量级）的话，那可以用explain里的rows，这可以满足大部分的监控场景，实现简单。

如果要求行数准确，可以建个新表，里面专门放表行数的信息。

如果对实时性要求比较高的话，可以将更新行数的sql放入到对应事务里，这样既能满足事务隔离性，还能快速读取到行数信息。

如果对实时性要求不高，接受一小时或者一天的更新频率，那既可以自己写脚本遍历全表后更新行数信息。也可以将通过监听binlog将数据导入hive，需要数据时直接通过hive计算得出。