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统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from table SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?

为什么会变慢?想要得到答案就需要知道 MySQL 是如何统计总数量的,先说一个前提吧,count(*) 的具体实现是由存储引擎实现的,也就是说不同的存储引擎实现的方式不一样。标题:为什么select count( * ) from table,在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢?也是高频面试题。

InnoDB和MyISAM 是我们常用的 MySQL 存储引擎,所以主要对比一下 count(*) 在 InnoDB 和 MyISAM 中的实现:

  • 「在 MyISAM 存储引擎中,把表的总行数存储在磁盘上,当执行 select count(*) from table 时,直接返回总数据」。
  • 「在 InnoDB 存储引擎中,跟 MyISAM 不一样,没有将总行数存储在磁盘上,当执行 select count(*) from table 时,会先把数据读出来,一行一行的累加,最后返回总数量」。

知道了 InnoDB 和 MyISAM 引擎 count(*) 实现之后,为什么select count(*) from table,在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢?应该有答案了吧,但是这个结论需要有一个前提,就是统计 SQL 不带过滤条件。如果 统计数量 SQL 语句为:select count(*) from table where x = 23,那么在 MyISAM 中就不一定比 InnoDB 快了。

「InnoDB 中 count(*) 语句是在执行的时候,全表扫描统计总数量,所以当数据越来越大时,语句就越来越耗时了」,为什么 InnoDB 引擎不像 MyISAM 引擎一样,将总行数存储到磁盘上?这跟 InnoDB 的事务特性有关,由于多版本并发控制(MVCC)的原因,InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。

不妨用一个例子来说明一下,假设现在 t 表中有 10000 条数据,现在有三个用户同时访问的会话:

  • 会话 A 先启动事务并查询一次表的总行数。
  • 会话 B 启动事务,插入一行后记录后,查询表的总行数。
  • 会话 C 先启动一个单独的语句,插入一行记录后,查询表的总行数。

会话执行流程表

会话A会话B会话C
begin;
select count(*) from table
insert into table (插入一行)
begin;
insert into table(插入一行)
select count(*) from table;(返回10000)select count(*) from table;(返回10002)select count(*) from table;(返回10001)

假设从上到下是按照时间顺序执行的,同一行语句是在同一时刻执行的。可以看出在最后时刻,三个会话返回的总行数不一样。

出现不一样的结果跟 InnoDB 存储引擎有关系,「在默认隔离级别可重复读的情况下,通过多版本并发控制(MVCC)来实现,每一行记录都需要判断自己是否对这个会话可见,因此在统计总数量时,InnoDB 只好把数据一行一行的读取出来判断,只有当前会话可见的才纳入统计中」。所以同一时刻不同会话查询到的数量就不一样。

InnoDB 引擎在 count(*)语句上也做了优化,我们知道,在 InnoDB 存储引擎中是以索引组织表的方式存储数据,主键索引树上叶子节点存放在所有的数据,而普通索引树的叶子节点是主键值,所以普通索引树会比主键索引树小很多,但是数量是一样的,也就是说遍历主键索引树和普通索引树得到的结果都是一样的。MySQL 就利用了这一特性,在 InnoDB 中执行 select count(*) from table 语句时,MySQL 优化器会找到最小的那棵索引树来遍历,这样可能就可以减少加载次数,在一定程度上提升了 count(*)的执行效率。

http://www.hengruixuexiao.com/news/15227.html

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