MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`count(*)`优化：其在`MyISAM`和`InnoDB`中的实现差异。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL 性能优化与索引：`COUNT(*)` 优化，MyISAM 与 InnoDB 的实现差异

各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 MySQL 中一个看似简单，实则暗藏玄机的函数：COUNT(*)。特别是它在 MyISAM 和 InnoDB 两种存储引擎下的实现差异，以及如何针对性地进行优化。

COUNT(*) 的作用很简单，就是统计表中的行数。但在高并发、大数据量的场景下，不合理的 COUNT(*) 使用可能会成为性能瓶颈。理解其内部机制，才能更好地避免问题，提升性能。

*1. `COUNT()` 的基本原理**

首先，我们需要明确 COUNT(*) 到底做了什么。简单来说，COUNT(*) 会扫描整个表，统计满足条件的行数（如果没有 WHERE 子句，则统计所有行）。但具体扫描的方式，以及是否需要读取数据，取决于存储引擎和查询的具体形式。

*2. MyISAM 存储引擎下的 `COUNT()`**

MyISAM 存储引擎的一个显著特点是，它会维护一个专门的计数器，用于记录表的总行数。因此，在执行不带 WHERE 子句的 COUNT(*) 查询时，MyISAM 可以直接从计数器中读取结果，速度非常快。

--  MyISAM 引擎下的 COUNT(*) 示例
CREATE TABLE myisam_table (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255)
) ENGINE=MyISAM;

INSERT INTO myisam_table (name) VALUES ('Alice'), ('Bob'), ('Charlie');

SELECT COUNT(*) FROM myisam_table; --  立即返回结果，无需扫描表

但是，这种快速计数的特性仅限于以下情况：

*`COUNT()没有WHERE子句：** 只要有WHERE子句，即使条件非常简单，MyISAM` 也需要扫描表来统计满足条件的行数。
没有使用 TRANSACTION 或者 LOCK TABLE： 如果在事务中或者使用 LOCK TABLE 对表进行了锁定，MyISAM 的计数器可能会失效，需要重新计算。

MyISAM 存储引擎的 COUNT(*) 实现可以总结为：

查询类型	实现方式	速度
`COUNT(*)` without `WHERE`	直接读取计数器	非常快
`COUNT(*)` with `WHERE`	扫描全表	较慢
`COUNT(*)` in Transaction/Lock Table	重新计算	较慢

*3. InnoDB 存储引擎下的 `COUNT()`**

与 MyISAM 不同，InnoDB 存储引擎不维护表的总行数的计数器。这是因为 InnoDB 支持事务，并且具有多版本并发控制 (MVCC) 的特性。在并发环境下，表的行数可能会因为事务的提交或回滚而发生变化。因此，维护一个准确的计数器成本很高，且意义不大。

所以，在执行 COUNT(*) 查询时，InnoDB 必须扫描表来统计行数。这意味着，即使是不带 WHERE 子句的 COUNT(*)，InnoDB 也需要扫描表。

--  InnoDB 引擎下的 COUNT(*) 示例
CREATE TABLE innodb_table (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255)
) ENGINE=InnoDB;

INSERT INTO innodb_table (name) VALUES ('Alice'), ('Bob'), ('Charlie');

SELECT COUNT(*) FROM innodb_table; --  需要扫描全表

那么，InnoDB 在扫描表时，会选择哪个索引呢？答案是：InnoDB 会选择一个最小的二级索引 (如果存在) 来进行扫描。所谓最小的二级索引，是指索引长度最短的索引。因为索引长度越短，读取的数据量就越小，扫描速度也就越快。

如果没有二级索引，InnoDB 才会选择主键索引进行扫描。如果连主键索引都没有（这种情况很少见），那就只能全表扫描了。

InnoDB 存储引擎的 COUNT(*) 实现可以总结为：

查询类型	实现方式	速度
`COUNT(*)` without `WHERE`	扫描最小的二级索引或主键索引	较慢
`COUNT(*)` with `WHERE`	扫描满足 `WHERE` 子句的索引	较慢，取决于 `WHERE` 子句和索引的选择

*4. `COUNT()` 的优化策略**

了解了 MyISAM 和 InnoDB 的实现差异后，我们就可以针对性地进行优化了。

4.1 针对 MyISAM 的优化

对于 MyISAM 来说，最有效的优化策略是避免在 WHERE 子句中使用复杂条件。尽量简化 WHERE 子句，或者将复杂的条件拆分成多个简单的条件，分别查询，然后将结果合并。

另外，如果确实需要频繁地统计带 WHERE 子句的行数，可以考虑增加一个额外的字段来记录满足特定条件的行数，并在每次插入或更新数据时更新该字段。这种方式类似于维护一个自定义的计数器。

4.2 针对 InnoDB 的优化

对于 InnoDB 来说，由于必须扫描表，因此优化的重点在于减少扫描的数据量。

创建合适的索引： 如果 COUNT(*) 查询中经常使用某些字段作为条件，可以考虑为这些字段创建索引。这样，InnoDB 就可以利用索引来快速定位到满足条件的行，而无需扫描整个表。
*使用 COUNT(column_name) 代替 `COUNT()：**COUNT(column_name)只会统计column_name不为NULL的行数。如果column_name上有索引，InnoDB可以直接扫描索引，而无需读取整行数据。这种方式在某些情况下可以提高性能。但请注意，这种方式的结果与COUNT(*)` 可能不同，需要根据实际需求进行选择。
使用近似计数： 在某些对精确度要求不高的场景下，可以使用近似计数来提高性能。例如，可以使用 EXPLAIN 命令来估算行数，或者使用第三方工具（如 HyperLogLog）来进行近似计数。
避免长事务： 长事务会阻塞其他事务对表的访问，影响 COUNT(*) 的性能。尽量缩短事务的执行时间，避免长时间锁定表。
缓存计数结果： 如果表的更新频率不高，可以考虑将 COUNT(*) 的结果缓存起来，例如使用 Redis 或 Memcached。这样，在下次查询时，可以直接从缓存中读取结果，而无需重新计算。

5. 案例分析：电商订单统计

假设我们有一个电商网站，需要统计每天的订单数量。订单表 orders 的结构如下：

CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id INT NOT NULL,
  order_time DATETIME NOT NULL,
  status ENUM('pending', 'paid', 'shipped', 'completed', 'canceled') NOT NULL,
  total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;

每天都需要统计不同状态的订单数量，例如：

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE DATE(order_time) = CURDATE() AND status = 'paid';
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE DATE(order_time) = CURDATE() AND status = 'shipped';
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE DATE(order_time) = CURDATE() AND status = 'completed';

由于 InnoDB 需要扫描表，这些查询可能会比较慢。为了优化这些查询，可以创建如下索引：

CREATE INDEX idx_order_time_status ON orders (order_time, status);

这个联合索引包含了 order_time 和 status 两个字段，可以同时满足 WHERE 子句中的两个条件。这样，InnoDB 就可以利用索引来快速定位到满足条件的行，而无需扫描整个表。

此外，还可以考虑使用缓存来进一步提高性能。例如，可以每天凌晨定时执行一次统计查询，并将结果缓存到 Redis 中。这样，在白天查询时，可以直接从 Redis 中读取结果，而无需访问数据库。

6. 代码示例：使用 COUNT(column_name) 优化

假设我们有一个用户表 users，其中包含一个 email 字段。我们需要统计有多少用户填写了邮箱地址。

CREATE TABLE users (
  user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(255) NOT NULL,
  email VARCHAR(255)
) ENGINE=InnoDB;

以下两种查询都可以实现这个功能：

SELECT COUNT(*) FROM users WHERE email IS NOT NULL;
SELECT COUNT(email) FROM users;

第一种查询需要扫描 users 表，并判断 email 字段是否为 NULL。第二种查询只需要扫描 email 字段的索引（如果存在），然后统计不为 NULL 的行数。

如果 email 字段上有索引，第二种查询的性能通常会更好。因为它只需要扫描索引，而无需读取整行数据。

7. 表格总结：优化策略对比

存储引擎	查询类型	优化策略	适用场景
`MyISAM`	`COUNT(*)` with `WHERE`	简化 `WHERE` 子句，增加额外字段记录计数	复杂 `WHERE` 子句，需要频繁统计计数
`InnoDB`	`COUNT(*)` without `WHERE`	尽量避免频繁查询，使用缓存	表更新频率低，对实时性要求不高
`InnoDB`	`COUNT(*)` with `WHERE`	创建合适的索引，使用 `COUNT(column_name)`，使用近似计数	需要实时统计计数，允许一定误差

*8. 优化 `COUNT()` 的一些思考**

优化 COUNT(*) 并不是一劳永逸的。需要根据具体的业务场景和数据特点，选择合适的优化策略。在实际应用中，可以结合多种优化策略，以达到最佳的性能效果。同时，需要注意监控数据库的性能指标，及时发现和解决潜在的性能问题。

9. 总结：理解引擎特性，选择合适策略

MyISAM 和 InnoDB 在 COUNT(*) 的实现上存在显著差异。 MyISAM 通过维护计数器实现快速计数，但只适用于不带 WHERE 子句的情况。 InnoDB 则需要扫描表，但可以通过索引和近似计数等方式进行优化。理解这些差异，并根据实际情况选择合适的优化策略，是提升 COUNT(*) 性能的关键。

MySQL 性能优化与索引：COUNT(*) 优化，MyISAM 与 InnoDB 的实现差异

发表回复 取消回复

MySQL 性能优化与索引：`COUNT(*)` 优化，MyISAM 与 InnoDB 的实现差异

发表回复取消回复