你是一直认为count(1) 比count(*) 效率高么?

数据库 MySQL
有 Where 条件的 count,会根据扫码结果count 一下所有的行数,其性能更依赖于你的 Where 条件,所以文章我们仅针对没有 Where 的情况进行说明。

[[269742]]

MySQL count(1) 真的比 count(*) 快么? 反正同事们都是这么说的,我也姑且觉得对吧,那么没有自己研究一下究竟?如果我告诉你他们一样,你信么?

有 Where 条件的 count,会根据扫码结果count 一下所有的行数,其性能更依赖于你的 Where 条件,所以文章我们仅针对没有 Where 的情况进行说明。

MyISAM 引擎会把一个表的总行数记录了下来,所以在执行 count(*) 的时候会直接返回数量,执行效率很高。在 MySQL 5.5 以后默认引擎切换为 InnoDB,InnoDB 因为增加了版本控制(MVCC)的原因,同时有多个事务访问数据并且有更新操作的时候,每个事务需要维护自己的可见性,那么每个事务查询到的行数也是不同的,所以不能缓存具体的行数,他每次都需要 count 一下所有的行数。那么 count(1) 和 count(*)有区别么?

InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference. 这是官网的解释,直接点击阅读原文查看官文,所以两种实现其实一样,那么具体为什么一样呢?

探究这个问题首先我们需要理解 count 的含义,如下是官网给出的定义:

Returns a count of the number of non-NULL values of expr in the rows retrieved by a SELECT statement. The result is a BIGINT value.

大致的解释是返回 SELECT 语句检索的行中 expr 的非 NULL 值的计数,到这里我们就明白了,首先它是一个聚合函数,然后对 SELECT 的结果集进行计数,但是需要参数不为 NULL。那么我们继续阅读官网的内容:

COUNT(*) is somewhat different in that it returns a count of the number of rows retrieved, whether or not they contain NULL values.

大致的内容是说,count(*) 不同,他不关心这个返回值是否为空都会计算他的count,因为 count(1) 中的 1 是恒真表达式,那么 count(*) 还是 count(1) 都是对所有的结果集进行 count,所以他们本质上没有什么区别。

当然这个地方 InnoDB 本身也做了一些优化,它会使用最小的二级索引来进行 count 的查询优化。如果没有二级索引才会选择聚簇索引,这样的设计单从 IO 的角度就节省了很多开销。

到这里我们明白了 count(*) 和 count(1) 本质上面其实是一样的,那么 count(column) 又是怎么回事呢?

count(column) 也是会遍历整张表,但是不同的是它会拿到 column 的值以后判断是否为空,然后再进行累加,那么如果针对主键需要解析内容,如果是二级所以需要再次根据主键获取内容,又是一次 IO 操作,所以 count(column) 的性能肯定不如前两者喽,如果按照效率比较的话:

count(*)=count(1)>count(primary key)>count(column)

既然 count(*) 在查询上依赖于所有的数据集,是不是我们在设计上也需要尽量的规避全量 count 呢?通常情况我们针对可预见的 count 查询会做适当的缓存,可以是 Redis,也可以是独立的 MySQL count 表,当然无论是哪种方式我们都需要考虑一致性的问题。

到这里文章就结束了,你对 count() 有了重新的认识么?文中提到了一些关键字:聚簇索引、InnoDB、MyISAM、MVCC 不是本文的重点,有兴趣可以持续关注订阅号或置顶,后面会针对这些关键字逐一展开说明。

责任编辑:庞桂玉 来源: Java后端技术
相关推荐

2022-03-31 16:47:30

mysqlcount面试官

2021-12-16 11:41:19

MySQL 数据InnoDB

2020-07-16 15:20:13

switch...caif...else语言

2018-02-02 13:12:18

程序员薪资行业趋势

2011-09-13 09:57:25

谷歌云计算

2010-11-22 13:23:52

MySQL数据库优化

2022-11-17 00:04:38

接口性能查询

2011-04-06 14:20:50

Java编程

2022-10-17 08:03:54

CPUDMAKafka

2020-07-20 09:04:05

Java语言Vue

2019-12-03 13:16:55

PHP流封装协议

2021-03-02 12:29:34

字符串函数

2011-04-13 09:13:02

Java内存

2011-08-02 18:19:01

2012-03-12 11:48:44

惠普激光打印机

2023-07-26 07:02:04

2012-05-10 15:32:26

惠普激光打印机

2022-05-12 08:22:27

Hive统计函数

2020-01-15 14:20:07

Node.js应用程序javascript

2022-05-31 14:43:47

微软AI研究
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号