MySQL?中的count(*)?與?count(1)?誰(shuí)更快一些?
先說(shuō)結(jié)論:這兩個(gè)性能差別不大。
1.實(shí)踐
我準(zhǔn)備了一張有 100W 條數(shù)據(jù)的表,表結(jié)構(gòu)如下:
CREATE TABLE `user` ( ? `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, ? `username` varchar(255) DEFAULT NULL, ? `address` varchar(255) DEFAULT NULL, ? `password` varchar(255) DEFAULT NULL, ? PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
可以看到,有一個(gè)主鍵索引。我們來(lái)用兩種方式統(tǒng)計(jì)一下表中的記錄數(shù),如下:
可以看到,兩條 SQL 的執(zhí)行效率其實(shí)差不多,都是 0.14s。
再來(lái)看另外兩個(gè)統(tǒng)計(jì):
id 是主鍵,username
以及 address
則是普通字段。可以看出,用 id 來(lái)統(tǒng)計(jì),也有一丟丟優(yōu)勢(shì)。松哥這里因?yàn)闇y(cè)試數(shù)據(jù)樣板比較小,所以效果不明顯,小伙伴們可以加大測(cè)試數(shù)據(jù)量,那么這種差異會(huì)更加明顯。
那么到底是什么原因造成的這種差異,接下來(lái)我們就來(lái)簡(jiǎn)單分析一下。
2. explain 分析
我們先用 explain 來(lái)看下這幾個(gè) SQL 不同的執(zhí)行計(jì)劃:
可以看到,前三個(gè)統(tǒng)計(jì)方式的執(zhí)行計(jì)劃是一樣的,后面兩個(gè)是一樣的。我這里和大家比較下 explain 中的不同項(xiàng):
- type:前三個(gè)的 type 值為 index,表示全索引掃描,就是把整個(gè)索引過(guò)一遍就行(注意是索引不是整個(gè)表);后兩個(gè)的 type 值為 all,表示全表掃描,即不會(huì)使用索引。
- key:這個(gè)表示 MySQL 決定采用哪個(gè)索引來(lái)優(yōu)化對(duì)該表的訪問(wèn),PRIMARY 表示利用主鍵索引,NULL 表示不用索引。
- key_len:這個(gè)表示 MySQL 使用的鍵長(zhǎng)度,因?yàn)槲覀兊闹麈I類型是 INT 且非空,所以值為 4。
- Extra:這個(gè)中的 Using index 表示優(yōu)化器只需要通過(guò)訪問(wèn)索引就可以獲取到需要的數(shù)據(jù)(不需要回表)。
通過(guò) explain 我們其實(shí)也能大概看出來(lái)前三種統(tǒng)計(jì)方式的執(zhí)行效率是要高一些的(因?yàn)橛玫搅怂饕?,而后面兩種的統(tǒng)計(jì)效率相對(duì)來(lái)說(shuō)要低一些的(沒(méi)用索引,需要全表掃描)。僅有上面的分析還不夠,我們?cè)賮?lái)從原理角度來(lái)分析一下。
3. 原理分析
3.1 主鍵索引與普通索引
在開(kāi)始原理分析以前,我想先帶領(lǐng)大家看一下 B+ 樹(shù),這對(duì)于我們理解接下來(lái)的內(nèi)容有重要作用。大家都知道,InnoDB 中索引的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)都是 B+ 樹(shù)(至于什么是 B+ 樹(shù),和 B 樹(shù)有什么區(qū)別,這個(gè)本文就不討論了,這兩個(gè)單獨(dú)都能整出來(lái)一篇文章),主鍵索引和普通索引的存儲(chǔ)又有所不同,
如下圖表示主鍵索引:
可以看到,在主鍵索引中,葉子結(jié)點(diǎn)保存了每一行的數(shù)據(jù)。而在普通索引中,葉子結(jié)點(diǎn)保存的是主鍵值,當(dāng)我們使用普通索引去搜索數(shù)據(jù)的時(shí)候,先在葉子結(jié)點(diǎn)中找到主鍵,再拿著主鍵去主鍵索引中查找數(shù)據(jù),相當(dāng)于做了兩次查找,這也就是我們平常所說(shuō)的回表操作。
3.2 原理分析
不知道小伙伴們有沒(méi)有注意過(guò),我們學(xué)習(xí) MySQL 的時(shí)候,count 函數(shù)是歸在聚合函數(shù)那一類的,就是 avg、sum 等,count 函數(shù)和這些歸在一起,說(shuō)明它也是一個(gè)聚合函數(shù)。既然是聚合函數(shù),那么就需要對(duì)返回的結(jié)果集進(jìn)行一行行的判斷,這里就涉及到一個(gè)問(wèn)題,返回的結(jié)果是啥?我們分別來(lái)看:對(duì)于? ??select count(1) from user
;?? ?這個(gè)查詢來(lái)說(shuō),InnoDB 引擎會(huì)去找到一個(gè)最小的索引樹(shù)去遍歷(不一定是主鍵索引),但是不會(huì)讀取數(shù)據(jù),而是讀到一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),就返回 1,最后將結(jié)果累加。對(duì)于? ??select count(id) from user;?? ? 這個(gè)查詢來(lái)說(shuō),InnoDB 引擎會(huì)遍歷整個(gè)主鍵索引,然后讀取 id 并返回,不過(guò)因?yàn)?id 是主鍵,就在 B+ 樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)上,所以這個(gè)過(guò)程不會(huì)涉及到隨機(jī) IO(并不需要回表等操作去數(shù)據(jù)頁(yè)拿數(shù)據(jù)),性能也是 OK 的。對(duì)于???select count(username) from use
r;?? ? 這個(gè)查詢來(lái)說(shuō),InnoDB 引擎會(huì)遍歷整張表做全表掃描,讀取每一行的 username 字段并返回,如果 username 在定義時(shí)候設(shè)置了 not null,那么直接統(tǒng)計(jì) username 的個(gè)數(shù);如果 username 在定義的時(shí)候沒(méi)有設(shè)置 not null,那么就先判斷一下 username 是否為空,然后再統(tǒng)計(jì)。最后再來(lái)說(shuō)說(shuō)? ??select count(*) from user;
?? ?,這個(gè) SQL 的特殊之處在于它被 MySQL 優(yōu)化過(guò),當(dāng) MySQL 看到 ??count(*)?? ?就知道你是想統(tǒng)計(jì)總記錄數(shù),就會(huì)去找到一個(gè)最小的索引樹(shù)去遍歷,然后統(tǒng)計(jì)記錄數(shù)。因?yàn)橹麈I索引(聚集索引)的葉子節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù),而普通索引的葉子節(jié)點(diǎn)則是主鍵值,所以普通索引的索引樹(shù)要小一些。然而在上文的案例中,我們只有主鍵索引,所以最終使用的就是主鍵索引。現(xiàn)在,如果我修改上面的表,為 username 字段也添加索引,然后我們?cè)賮?lái)看? ??explain select count(*) from user;?? ?的執(zhí)行計(jì)劃:
可以看到,此時(shí)使用的索引就是 username 索引了,和我們前面的分析結(jié)果是一致的。從上面的描述中我們就可以看出,第一個(gè)查詢性能最高,第二個(gè)次之(因?yàn)樾枰x取 id 并返回),第三個(gè)最差(因?yàn)樾枰頀呙瑁谒膫€(gè)的查詢性能則接近第一個(gè)。
4. MyISAM 呢?
可能有小伙伴知道,MyISAM 引擎中的? ??select count(*) from user
;?? ?操作執(zhí)行起來(lái)是非常快的,那是因?yàn)?MyISAM 把表中的行數(shù)直接存在磁盤中了,需要的時(shí)候直接讀取出來(lái)就行了,所以非常快。MyISAM 引擎之所以這樣做,主要是因?yàn)樗遣恢С质聞?wù)的,所以它的統(tǒng)計(jì)實(shí)際上就非常容易,添加一行記錄一行就行了。而我們常用的 InnoDB 卻不能這樣做!為啥?因?yàn)?InnoDB 支持事務(wù)!為了支持事務(wù),InnoDB 引入了 MVCC 多版本并發(fā)控制,所以在數(shù)據(jù)讀取的時(shí)候可能會(huì)有臟讀、幻讀以及不可重復(fù)讀等問(wèn)題。所以,InnoDB 需要將每一行數(shù)據(jù)拿出來(lái),判斷該行數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前會(huì)話是否可見(jiàn),如果可見(jiàn),就統(tǒng)計(jì)該行數(shù)據(jù),否則不予統(tǒng)計(jì)。
到此這篇關(guān)于MySQL 中 count(*) 與 count(1) 誰(shuí)更快一些?的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 中 count(*) 與 count(1) 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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