1、背景

使用的數(shù)據(jù)庫(kù)是MySQL8，使用的存儲(chǔ)引擎是Innodb。

通常情況下，分頁(yè)接口一般會(huì)查詢兩次數(shù)據(jù)庫(kù)，第一次是獲取具體數(shù)據(jù)，第二次是獲取總的記錄行數(shù)，然后把結(jié)果整合之后，再返回。

查詢具體數(shù)據(jù)的sql，比如是這樣的：

select id, name from user limit 1, 20;

它沒(méi)有性能問(wèn)題。

但另外一條使用count(*)查詢總記錄行數(shù)的sql，例如：

select count(*) from user;

卻存在性能差的問(wèn)題。

為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？

2、count(*)為什么性能差

在MySQL中，count(*)的作用是統(tǒng)計(jì)表中記錄的總行數(shù)。

而count(*)的性能跟存儲(chǔ)引擎有直接關(guān)系，并非所有的存儲(chǔ)引擎，count(*)的性能都很差。

在MySQL中使用最多的存儲(chǔ)引擎是：innodb和myisam。

在myisam中會(huì)把總行數(shù)保存到磁盤(pán)上，使用count(*)時(shí)，只需要返回那個(gè)數(shù)據(jù)即可，無(wú)需額外的計(jì)算，所以執(zhí)行效率很高。

而innodb則不同，由于它支持事務(wù)，有MVCC（即多版本并發(fā)控制）的存在，在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的不同事務(wù)中，同一條查詢sql，返回的記錄行數(shù)可能是不確定的。

在innodb使用count(*)時(shí)，需要從存儲(chǔ)引擎中一行行的讀出數(shù)據(jù)，然后累加起來(lái)，所以執(zhí)行效率很低。

如果表中數(shù)據(jù)量小還好，一旦表中數(shù)據(jù)量很大，innodb存儲(chǔ)引擎使用count(*)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，性能就會(huì)很差。

3、如何優(yōu)化count(*)性能

從上面得知，既然count(*)存在性能問(wèn)題，那么該如何優(yōu)化呢？

可以從以下幾個(gè)方面著手。

3.1、增加Redis緩存

對(duì)于簡(jiǎn)單的count(*)，比如：統(tǒng)計(jì)瀏覽總次數(shù)或者瀏覽總?cè)藬?shù)，可以直接將接口使用Redis緩存起來(lái)，沒(méi)必要實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。

當(dāng)用戶打開(kāi)指定頁(yè)面時(shí)，在緩存中每次都設(shè)置成count = count+1即可。

用戶第一次訪問(wèn)頁(yè)面時(shí)，Redis中的count值設(shè)置成1。用戶以后每訪問(wèn)一次頁(yè)面，都讓count加1，最后重新設(shè)置到Redis中（Redis內(nèi)存占用）。

這樣在需要展示數(shù)量的地方，從Redis中查出count值返回即可。

該場(chǎng)景無(wú)需從數(shù)據(jù)埋點(diǎn)表中使用count(*)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，性能將會(huì)得到極大的提升。

不過(guò)在高并發(fā)的情況下，可能會(huì)存在緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。

但對(duì)于統(tǒng)計(jì)瀏覽總次數(shù)或者瀏覽總?cè)藬?shù)這種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求并不高，容忍數(shù)據(jù)不一致的情況存在。

3.2、加二級(jí)緩存

對(duì)于有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景，新增數(shù)據(jù)很少，大部分是統(tǒng)計(jì)數(shù)量操作，而且查詢條件很多。這時(shí)候使用傳統(tǒng)的count(*)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，性能肯定不會(huì)好。

假如在頁(yè)面中可以通過(guò)id、name、狀態(tài)、時(shí)間、來(lái)源等，一個(gè)或多個(gè)條件，統(tǒng)計(jì)品牌數(shù)量。

這種情況下用戶的組合條件比較多，增加聯(lián)合索引也沒(méi)用，用戶可以選擇其中一個(gè)或者多個(gè)查詢條件，有時(shí)候聯(lián)合索引也會(huì)失效，只能盡量滿足用戶使用頻率最高的條件增加索引。

也就是有些組合條件可以走索引，有些組合條件沒(méi)法走索引，這些沒(méi)法走索引的場(chǎng)景，該如何優(yōu)化呢？

答：使用二級(jí)緩存。

二級(jí)緩存其實(shí)就是內(nèi)存緩存。

可以使用caffine或者guava實(shí)現(xiàn)二級(jí)緩存的功能。

目前Spring Boot已經(jīng)集成了caffine，使用起來(lái)非常方便。

只需在需要增加二級(jí)緩存的查詢方法中，使用@Cacheable注解即可。

 @Cacheable(value = "brand", , keyGenerator = "cacheKeyGenerator")
 ? public BrandModel getBrand(Condition condition) {
 ? ? ? return getBrandByCondition(condition);
 ? }

然后自定義cacheKeyGenerator，用于指定緩存的key。

public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
 ? ?@Override
 ?  public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
 ? ? ? ?return target.getClass().getSimpleName() + UNDERLINE
 ? ? ? ? ? ? ? ?+ method.getName() + ","
 ? ? ? ? ? ? ? ?+ StringUtils.arrayToDelimitedString(params, ",");
 ? ?}
}

這個(gè)key是由各個(gè)條件組合而成。

這樣通過(guò)某個(gè)條件組合查詢出品牌的數(shù)據(jù)之后，會(huì)把結(jié)果緩存到內(nèi)存中，設(shè)置過(guò)期時(shí)間為5分鐘。

后面用戶在5分鐘內(nèi)，使用相同的條件，重新查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接從二級(jí)緩存中查出數(shù)據(jù)，直接返回了。

這樣能夠極大的提示count(*)的查詢效率。

但是如果使用二級(jí)緩存，可能存在不同的服務(wù)器上，數(shù)據(jù)不一樣的情況。需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)選擇，沒(méi)法適用于所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

3.3、多線程執(zhí)行

不知道你有沒(méi)有做過(guò)這樣的需求：統(tǒng)計(jì)有效訂單有多少，無(wú)效訂單有多少。

這種情況一般需要寫(xiě)兩條sql，統(tǒng)計(jì)有效訂單的sql如下：

select count(*) from order where status = 1;

統(tǒng)計(jì)無(wú)效訂單的sql如下：

select count(*) from order where status = 0;

但如果在一個(gè)接口中，同步執(zhí)行這兩條sql效率會(huì)非常低。

這時(shí)候，可以改成成一條sql：

select count(*), status from order
group by status;

使用group by關(guān)鍵字分組統(tǒng)計(jì)相同status的數(shù)量，只會(huì)產(chǎn)生兩條記錄，一條記錄是有效訂單數(shù)量，另外一條記錄是無(wú)效訂單數(shù)量。

但有個(gè)問(wèn)題：status字段只有1和0兩個(gè)值，重復(fù)度很高，區(qū)分度非常低，不能走索引，會(huì)全表掃描，效率也不高。

還有其他的解決方案不？

答：使用多線程處理。

可以使用CompleteFuture使用兩個(gè)線程異步調(diào)用統(tǒng)計(jì)有效訂單的sql和統(tǒng)計(jì)無(wú)效訂單的sql，最后匯總數(shù)據(jù)，這樣能夠提升查詢接口的性能。

3.4、減少join的表

大部分的情況下，使用count(*)是為了實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)總數(shù)量的。

但如果表本身的數(shù)據(jù)量不多，但join的表太多，也可能會(huì)影響count(*)的效率。

比如在查詢商品信息時(shí)，需要根據(jù)商品名稱(chēng)、單位、品牌、分類(lèi)等信息查詢數(shù)據(jù)。

這時(shí)候?qū)懸粭lsql可以查出想要的數(shù)據(jù)，比如下面這樣的：

select count(*)
from product p
inner join unit u on p.unit_id = u.id
inner join brand b on p.brand_id = b.id
inner join category c on p.category_id = c.id
where p.name = '后端碼匠' and u.id=123 and b.id = 124 and c.id=125;

使用product表去join了unit、brand和category這三張表。

其實(shí)這些查詢條件，在product表中都能查詢出數(shù)據(jù)，沒(méi)必要join額外的表。

可以把sql改成這樣：

select count(*)
from product
where name = '后端碼匠' and unit_id = 123 and brand_id = 124 and category_id = 125;

在count(*)時(shí)只查product單表即可，去掉多余的表join，讓查詢效率可以提升不少。

3.5、改成ClickHouse

有些時(shí)候，join的表實(shí)在太多，沒(méi)法去掉多余的join，該怎么辦呢？

比如上面的例子中，查詢商品信息時(shí)，需要根據(jù)商品名稱(chēng)、單位名稱(chēng)、品牌名稱(chēng)、分類(lèi)名稱(chēng)等信息查詢數(shù)據(jù)。

這時(shí)候根據(jù)product單表是沒(méi)法查詢出數(shù)據(jù)的，必須要去join：unit、brand和category這三張表，這時(shí)候該如何優(yōu)化呢？

答：可以將數(shù)據(jù)保存到ClickHouse。

ClickHouse是基于列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，不支持事務(wù)，查詢性能非常高，號(hào)稱(chēng)查詢十幾億的數(shù)據(jù)，能夠秒級(jí)返回。

為了避免對(duì)業(yè)務(wù)代碼的嵌入性，可以使用Canal監(jiān)聽(tīng)MySQL的binlog日志。當(dāng)product表有數(shù)據(jù)新增時(shí)，需要同時(shí)查詢出單位、品牌和分類(lèi)的數(shù)據(jù)，生成一個(gè)新的結(jié)果集，保存到ClickHouse當(dāng)中。

查詢數(shù)據(jù)時(shí)，從ClickHouse當(dāng)中查詢，這樣使用count(*)的查詢效率能夠提升N倍。

需要特別提醒一下：使用ClickHouse時(shí)，新增數(shù)據(jù)不要太頻繁，盡量批量插入數(shù)據(jù)。

其實(shí)如果查詢條件非常多，使用ClickHouse也不是特別合適，這時(shí)候可以改成ElasticSearch，不過(guò)它跟MySQL一樣，存在深分頁(yè)問(wèn)題。

4、count的各種用法性能對(duì)比

既然說(shuō)到count(*)，就不能不說(shuō)一下count家族的其他成員，比如：count(1)、count(id)、count(普通索引列)、count(未加索引列)。

那么它們有什么區(qū)別呢？

• count(*) ：它會(huì)獲取所有行的數(shù)據(jù)，不做任何處理，行數(shù)加1。
• count(1)：它會(huì)獲取所有行的數(shù)據(jù)，每行固定值1，也是行數(shù)加1。
• count(id)：id代表主鍵，它需要從所有行的數(shù)據(jù)中解析出id字段，其中id肯定都不為NULL，行數(shù)加1。
• count(普通索引列)：它需要從所有行的數(shù)據(jù)中解析出普通索引列，然后判斷是否為NULL，如果不是NULL，則行數(shù)+1。
• count(未加索引列)：它會(huì)全表掃描獲取所有數(shù)據(jù)，解析中未加索引列，然后判斷是否為NULL，如果不是NULL，則行數(shù)+1。

由此，最后count的性能從高到低是：

count(*) ≈ count(1) > count(id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)

所以，其實(shí)count(*)是最快的。

別跟select * 搞混了。

到此這篇關(guān)于MySQL中count()查詢的性能梳理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL count()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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