对mysql性能优化的看法（聊聊MySQL的COUNT的性能，看看怎么最快?）

对mysql性能优化的看法

前言

基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*)，count(1)或者count(主键)，那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?

其实程序员在开发的过程中，在一张大表上统计总行数是非常耗时的一个操作，那么我们应该用哪个方法统计会更快呢?

接下来我们就来聊一聊MySQL中统计总行数的方法和性能。

count(*)，count(1)，count(主键)哪个更快?

1、建表并且插入1000万条数据进行实验测试：

1. # 创建测试表 
2. CREATE TABLE `t6` ( 
3.  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
4.  `name` varchar(50) NOT NULL, 
5.  `status` tinyint(4) NOT NULL, 
6.  PRIMARY KEY (`id`), 
7.  KEY `idx_status` (`status`) 
8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
9.   
10. # 创建存储过程插入1000w数据 
11. CREATE PROCEDURE insert_1000w() 
12. BEGIN 
13.   DECLARE i INT; 
14.   SET i=1; 
15.   WHILE i<=10000000 DO 
16.     INSERT INTO t6(name,status) VALUES('god-jiang-666',1); 
17.     SET i=i+1; 
18.   END WHILE; 
19. END; 
20.   
21. #调用存储过程，插入1000万行数据 
22. call insert_1000w(); 

2、分析实验结果

1. # 花了0.572秒 
2. select count(*) from t6; 

在这里插入图片描述

1. # 花了0.572秒 
2. select count(1) from t6; 

1. # 花了0.580秒 
2. select count(id) from t6; 

1. # 花了0.620秒 
2. select count(*) from t6 force index (primary); 

从上面的实验我们可以得出，count(*)和count(1)是最快的，其次是count(id)，最慢的是count使用了强制主键的情况。

下面我们继续测试一下它们各自的执行计划：

1. explain select count(*) from t6; 
2. show warnings; 

1. explain select count(1) from t6; 
2. show warnings; 

1. explain select count(id) from t6; 
2. show warnings; 

1. explain select count(*) from t6 force index (primary); 
2. show warnings; 

从上面的实验可以得出这三点：

1. count(*)被MySQL查询优化器改写成了count(0)，并选择了idx_status索引
2. count(1)和count(id)都选择了idx_statux索引
3. 加了force index(primary)之后，走了强制索引

这个idx_status就是相当于是二级辅助索引树，目的就是为了说明：InnoDB在处理count(*)的时候，有辅助索引树的情况下，会优先选择辅助索引树来统计总行数。

为了验证count(*)会优先选择辅助索引树这个结论，我们继续来看看下面的实验：

1. # 删除idx_status索引，继续执行count(*) 
2. alter table t6 drop index idx_status; 
3.  
4. explain select count(*) from t6; 

从以上实验可以得出，删除了idx_status这个辅助索引树，count(*)就会选择走主键索引。所以结论：count(*)会优先选择辅助索引，假如没有辅助索引的存在，就会走主键索引。

为什么count(*)会优先选择辅助索引?

在MySQL5.7.18之前，InnoDB通过扫描聚集索引来处理count(*)语句。

从MySQL5.7.18开始，InnoDB通过遍历最小的可用二级索引来处理count(*)语句。如果不存在二级索引，则扫描聚集索引。

新版本为何会使用二级索引来处理count(*)呢?

因为InnoDB二级索引树的叶子节点上存放的是主键，而主键索引树的叶子节点存放的是整行数据，所以二级索引树比主键索引树小。因此查询优化器基于成本考虑，优先选择的是二级索引。所以索引count(*)快于count(主键)。

总结

这篇文章的结论就是count(*)=count(1)>count(id)。

为什么count(id)走了主键索引还会更慢呢?因为count(id)需要取出主键，然后判断不为空，再累加，代价更高。

count(*)是会总计出所有NOT NULL和NULL的字段，而count(id)是不会统计NULL字段的，所以我们在建表的尽量使用NOT NULL并且给它一个默认是空即可。

最后，在以后总计数据库表的总行数的时候，可以大胆的使用count(*)或者count(1)。

参考资料

• 《高性能MySQL》(第三版)第六章优化COUNT()查询
• 《MySQL实战45讲》林晓斌

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5sUojFHkq9oBMuuhVGkc-Q