为什么mysql的count()方法这么慢？

川长思鸟来 2023-10-09 23:50 23阅读 0赞

兄弟们。

浅浅的**炫个富**吧。

说出来你们可能不信。

手机你们有吗？我有。

**短信**，知道吧？一条一毛钱，**我天天发**。

你敢想吗？

所以说，年轻人，有钱是真的好。

今天，我们就以短信为话题聊起。

短信，它又叫SMS。

比如说，你有一张**短信表(sms)**，里面放了各种需要发送的短信信息。

![9c504b7b634ace25e6631cf0d3749981.png][]

sms建表sql

![4669d4fe73e41ebedd1231da12a41580.png][]

sms表

需要注意的是**state字段，为0的时候说明这时候短信还未发送。**

此时还会有一个**异步线程**不断的捞起**未发送（state=0）**的短信数据，执行发短信操作，发送成功之后state字段会被**置为1（已发送）**。也就是说**未发送的数据会不断变少**。

![2879c58970d27c1645405720de0f8251.png][]

异步线程发送短信

假设由于某些原因，你现在需要做一些监控，比如监控的内容是，**你的sms数据表里还有没有state=0（未发送）的短信，方便判断一下堆积的未发送短信大概在什么样的一个量级。**

为了获取**满足某些条件的行数是多少**，我们一般会使用**count()方法**。

这时候为了获取未发送的短信数据，我们很自然就想到了使用下面的sql语句进行查询。

select count(*) from sms where state = 0;

然后再把获得数据作为打点发给监控服务。

当数据表小的时候，这是没问题的，但当数据量大的时候，比如未发送的短信到了**百万量级**的时候，你就会发现，**上面的sql查询时间会变得很长，最后timeout报错，查不出结果了**。

为什么？

我们先从**count()方法的原理**聊起。

## count()的原理 ##

count()方法的目的是计算当前sql语句查询得到的**非NULL的行数**。

我们知道mysql是分为**server层和存储引擎层的**。

![13f631e7a2f76c3d5d903328c4ee5e79.png][]

Mysql架构

存储引擎层里可以选择各种引擎进行存储，最常见的是innodb、myisam。具体使用哪个存储引擎，可以通过建表sql里的ENGINE字段进行指定。比如这篇文章开头的建表sql里用了ENGINE=InnoDB，那这张表用的就是innodb引擎。

**虽然在server层都叫count()方法，但在不同的存储引擎下，它们的实现方式是有区别的。**

比如同样是**读全表数据** select count(\*) from sms；语句。

使用 **myisam引擎**的数据表里有个记录当前表里有几行数据的字段，直接读这个字段返回就好了，因此速度快得飞起。

而使用**innodb引擎**的数据表，则会选择**体积最小的索引树**，然后通过遍历叶子节点的个数挨个加起来，这样也能得到全表数据。

因此回到文章开头的问题里，当数据表行数变大后，**单次count就需要扫描大量的数据**，因此很可能就会出现超时报错。

那么问题就来了。

## 为什么innodb不能像myisam那样实现count()方法 ##

myisam和innodb这两个引擎，有几个比较明显的区别，这个是八股文常考了。

其中**最大的区别在于myisam不支持事务，而innodb支持事务。**

而事务，有四层隔离级别，其中**默认隔离级别就是可重复读隔离级别（RR）**。

![85f80e69b9800db77e00d740d72918a9.png][]

四层隔离级别

innodb引擎通过MVCC实现了**可重复隔离级别**，事务开启后，多次执行同样的**select快照读**，要能读到同样的数据。

于是我们看个例子。

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为什么innodb不单独记录表行数

对于两个事务A和B，一开始sms表假设就**2条**数据，那事务A一开始确实是读到2条数据。事务B在这期间插入了1条数据，按道理数据库其实有3条数据了，但由于可重复读的隔离级别，事务A依然还是只能读到2条数据。

因此由于事务隔离级别的存在，**不同的事务在同一时间下，看到的表内数据行数是不一致的**，因此innodb，没办法，也没必要像myisam那样单纯的加个count字段信息在数据表上。

那如果不可避免要使用count()，有没有办法让它快一点？

## 各种count()方法的原理 ##

count()的括号里，可以放各种奇奇怪怪的东西，想必大家应该看过，比如放个星号\*，放个1，放个索引列啥的。

我们来分析下他们的执行流程。

**count方法的大原则是server层会从innodb存储引擎里读来一行行数据，并且只累计非null的值**。但这个过程，根据count()方法括号内的传参，有略有不同。

## count(\*) ##

server层拿到innodb返回的行数据，**不对里面的行数据做任何解析和判断**，默认取出的值肯定都不是null，直接行数+1。

## count(1) ##

server层拿到innodb返回的行数据，每行放个1进去，默认不可能为null，直接行数+1.

## count(某个列字段) ##

由于指明了要count某个字段，innodb在取数据的时候，会把这个字段**解析出来**返回给server层，所以会**比count(1)和count(\*)多了个解析字段出来的流程。**

*  如果这个列字段是**主键id**，主键是不可能为null的，所以server层也不用判断是否为null，innodb每返回一行，行数结果就+1.
 *  如果这个列是**普通索引字段**，innodb一般会**走普通索引**，每返回一行数据，server层就会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。当然如果建表sql里字段定义为not null的话，那就不用做这一步判断直接+1。
 *  如果这个列**没有加过索引**，那innodb可能会全表扫描，返回的每一行数据，server层都会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。同上面的情况一样，字段加了not null也就省下这一步判断了。

理解了原理后我们大概可以知道他们的性能排序是

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

**所以说count(\*)，已经是最快的了。**

知道真相的我眼泪掉下来。

那有没有其他更好的办法？

## 允许粗略估计行数的场景 ##

我们回过头来细品下文章开头的需求，我们只是希望知道数据库里还有多少短信是堆积在那没发的，具体是1k还是2k其实都是差不多量级，等到了百万以上，具体数值已经不重要了，我们知道它现在堆积得很离谱，就够了。因此这个场景，其实是允许使用**比较粗略**的估计的。

**那怎么样才能获得粗略的数值呢？**

还记得我们平时为了查看sql执行计划用的**explain命令**不。

其中有个**rows**，会用来**估计**接下来执行这条sql需要扫描和检查多少行。它是通过采样的方式计算出来的，虽然会有一定的偏差，但它能反映一定的数量级。

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explain里的rows

有些语言的orm里可能没有专门的explain语法，但是肯定有执行raw sql的功能，你**可以把explain语句当做raw sql传入，从返回的结果里将rows那一列读出来使用。**

一般情况下，explain的sql如果能走索引，那会比不走索引的情况更准 。单个字段的索引会比多个字段组成的复合索引要准。索引区分度越高，rows的值也会越准。

这种情况几乎满足大部分的监控场景。但总有一些场景，它要求必须得到精确的行数，这种情况该怎么办呢？

## 必须精确估计行数的场景 ##

这种场景就比较头疼了，但也不是不能做。

我们可以单独拉一张新的数据库表，只为保存各种场景下的count。

CREATE TABLE `count_table` (
      `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
      `cnt_what` char(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '各种需要计算的指标',
      `cnt` tinyint NOT NULL COMMENT 'cnt指标值',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_cnt_what` (`cnt_what`)
    ) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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count\_table表保存各种场景下的count

当需要获取某个场景下的cout值时，可以使用下面的sql进行直接读取，**快得飞起**。

select cnt from count_table where cnt_what = "未发送的短信数量";

**那这些count的结果值从哪来呢？**

这里分成两种情况。

## 实时性要求较高的场景 ##

如果你对这个cnt计算结果的实时性要求很高，那你需要**将更新cnt的sql加入到对应变更行数的事务中**。

比如我们有两个事务A和B，分别是增加未发送短信和减少未发送短信。

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将更改表行数的操作放入到事务里

这样做的**好处**是事务内的cnt行数依然符合隔离级别，事务回滚的时候，cnt的值也会跟着回滚。

**坏处**也比较明显，多个线程对同一个cnt进行写操作，会触发悲观锁，多个线程之间需要互相等待。对于**高频写的场景**，性能会有折损。

## 实时性没那么高的场景 ##

如果实时性要求不高的话，比如可以一天一次，那你可以通过全表扫描后做计算。

举个例子，比如上面的短信表，可以**按id排序**，每次取出1w条数据，**记下这一批里最大的id，然后下次从最大id开始再拿1w条数据出来，不断循环。**

对于未发送的短信，就只需要在捞出的那1w条数据里，筛选出state=0的条数。

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batch分批获取短信表

当然如果有条件，这种场景最好的方式还是**消费binlog将数据导入到hive里**，然后在hive里做查询，不少公司也已经有现成的组件可以做这种事情，不用自己写脚本，岂不美哉。

![8d2c138f5d2490d9802414f848c472d1.png][]

mysql同步hive

## 总结 ##

*  mysql用count方法**查全表数据**，在不同的存储引擎里实现不同，myisam有专门字段记录全表的行数，直接读这个字段就好了。而innodb则需要一行行去算。
 *  性能方面 count(\*) ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)，但哪怕是性能最好的count(\*)，由于实现上就需要一行行去算，所以数据量大的时候就是不给力。
 *  如果确实需要获取行数，且**可以接受不那么精确的行数（只需要判断大概的量级）**的话，那可以用explain里的rows，这可以满足大部分的监控场景，实现简单。
 *  **如果要求行数准确**，可以建个新表，里面专门放表行数的信息。
 *  如果对**实时性要求比较高**的话，可以将更新行数的sql放入到对应事务里，这样既能满足事务隔离性，还能快速读取到行数信息。
 *  如果对**实时性要求不高**，接受一小时或者一天的更新频率，那既可以自己写脚本遍历全表后更新行数信息。也可以将通过监听binlog将数据导入hive，需要数据时直接通过hive计算得出。

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