在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？但是，你会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了， MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗？

那么今天就来聊聊 count(*) 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。

count(*) 的实现方式

你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中， count(*) 有不同的实现方式。

  • MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
  • InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。

这里需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*) ，如果加了 where 条件的话， MyISAM 表也是不能返回得这么快的。

在前面的文章中，我们一起分析了为什么要使用 InnoDB ，因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面， InnoDB 都优于 MyISAM 。我猜你的表也一定是用了 InnoDB 引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候，计算一个表的总行数会越来越慢的原因。

那为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样，也把数字存起来呢？这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，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。这里，我用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。

假设表 t 中现在有 10000 条记录，我们设计了三个用户并行的会话。

  • 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。

我们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。

图1 会话 A、B、C 的执行流程

你会看到，在最后一个时刻，三个会话 A 、 B 、 C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。

这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于count(*) 请求来说， InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算 “ 基于这个查询 ” 的表的总行数。

备注：如果你对 MVCC 模糊，可以回顾下文章《事务隔离：为什么你改了我还看不见？》和文章《事务到底是隔离的还是不隔离的？》中的相关内容。

当然，现在这个看上去笨笨的 MySQL ，在执行 count(*) 操作的时候还是做了优化的。 InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此， MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

如果你用过 show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个 TABLE_ROWS 能代替 count(*) 吗？

在第 10 篇文章《 MySQL 为什么有时候会选错索引？》中提到过，索引统计的值是通过采样来估算的。实际上， TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50% 。 所以， show table status 命令显示的行数也不能直接使用。

到这里小结一下：

  • MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
  • show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
  • InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。

那么，回到文章开头的问题，如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数，到底应该怎么办呢？答案是，只能自己计数。

接下来讨论一下，看看自己计数有哪些方法，以及每种方法的优缺点有哪些。这里，我先和你说一下这些方法的基本思路：你需要自己找一个地方，把操作记录表的行数存起来。

用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。

你可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1 ，每被删除一行 Redis 计数就减 1 。这种方式下，读和更新操作都很快，但你再想一下这种方式存在什么问题吗？

缓存系统可能会丢失更新。

Redis 的数据不能永久地留在内存里，所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样，仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行， Redis 中保存的值也加了1 ，然后 Redis 异常重启了，重启后你要从存储 redis 数据的地方把这个值读回来，而刚刚加 1 的这个计数操作却丢失了。

当然了，这还是有解的。比如， Redis 异常重启以后，到数据库里面单独执行一次 count(*) 获取真实的行数，再把这个值写回到 Redis 里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况，这一次全表扫描的成本，还是可以接受的。但实际上， 将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。

你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。

我们是这么定义不精确的：

  • 一种是，查到的 100 行结果里面有最新插入记录，而 Redis 的计数里还没加 1 ；
  • 另一种是，查到的 100 行结果里没有最新插入的记录，而 Redis 的计数里已经加了 1 。

这两种情况，都是逻辑不一致的。我们一起来看看这个时序图。

图2 会话A、B 执行时序图

图 2 中，会话 A 是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行 R ，然后 Redis 计数加 1 ；会话 B就是查询页面显示时需要的数据。

在图 2 的这个时序里，在 T3 时刻会话 B 来查询的时候，会显示出新插入的 R 这个记录，但是 Redis的计数还没加 1 。这时候，就会出现我们说的数据不一致。

你可能会说，这是因为我们执行新增记录逻辑时候，是先写数据表，再改 Redis 计数。而读的时候是先读 Redis ，再读数据表，这个顺序是相反的。那么，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？我们现在把会话 A 的更新顺序换一下，再看看执行结果。

图3 调整顺序后，会话A、B的执行时序图

你会发现，这时候反过来了，会话 B 在 T3 时刻查询的时候， Redis 计数加了 1 了，但还查不到新插入的 R 这一行，也是数据不一致的情况。

在并发系统里面，我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的，因为存在图中的这种操作序列，所以，我们说即使 Redis 正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。

在数据库保存计数

根据上面的分析，用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么， 如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 C 中，又会怎么样呢？

首先，这解决了崩溃丢失的问题， InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。

然后，我们再看看能不能解决计数不精确的问题。

你会说，这不一样吗？无非就是把图 3 中对 Redis 的操作，改成了对计数表 C 的操作。只要出现图3 的这种执行序列，这个问题还是无解的吧？

事实上这个问题还真不是无解的。

我们这篇文章要解决的问题，都是由于 InnoDB 要支持事务，从而导致 InnoDB 表不能把 count(*)直接存起来，然后查询的时候直接返回形成的。

所谓以子之矛攻子之盾，现在我们就利用 “ 事务 ” 这个特性，把问题解决掉。

图4 会话A、B的执行时序图

我们来看下现在的执行结果。虽然会话 B 的读操作仍然是在 T3 执行的，但是因为这时候更新事务还没有提交，所以计数值加 1 这个操作对会话 B 还不可见。 因此，会话 B 看到的结果里， 查计数值和 “ 最近 100 条记录 ” 看到的结果，逻辑上就是一致的。

不同的 count 用法

有人问在 select count(?) from t 这样的查询语句里面， count(*) 、 count( 主键 id) 、 count( 字段 ) 和 count(1) 等不同用法的性能，有哪些差别。今天谈到了 count(*) 的性能问题，我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。需要注意的是，下面的讨论还是基于 InnoDB 引擎的。

这里，首先你要弄清楚 count() 的语义。 count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL ，累计值就加 1 ，否则不加。最后返回累计值。所以， count(*) 、 count( 主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count( 字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数 “ 字段 ” 不为 NULL 的总个数。

至于分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则：

  1. server 层要什么就给什么；
  2. InnoDB 只给必要的值；
  3. 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为 “ 取行数 ” ，其他 “ 显而易见 ” 的优化并没有做。

这是什么意思呢？接下来，我们就一个个地来看看。

对于 count( 主键 id) 来说， InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server层。 server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。

对于 count(1) 来说， InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。 server 层对于返回的每一行，放一个数字 “1” 进去，判断是不可能为空的，按行累加。

单看这两个用法的差别的话，你能对比出来， count(1) 执行得要比 count( 主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

对于 count( 字段 ) 来说：

  1. 如果这个 “ 字段 ” 是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null ，按行累加；
  2. 如果这个 “ 字段 ” 定义允许为 null ，那么执行的时候，判断到有可能是 null ，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。

也就是前面的第一条原则， server 层要什么字段， InnoDB 就返回什么字段。

但是 count(*) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。 count(*) 肯定不是 null ，按行累加。

看到这里，你可能会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照count(*) 来处理，多么简单的优化啊。

当然， MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种用法就可以了。

所以结论是：按照效率排序的话， count( 字段 )小结

今天主要聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。

其实，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是 这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。而把计数值也放在MySQL 中，就解决了一致性视图的问题。

InnoDB 引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的原因之一。

思考

在刚刚讨论的方案中，我们用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？

用一个计数表记录一个业务表的总行数，在往业务表插入数据的时候，需要给计数值加 1 。逻辑实现上是启动一个事务，执行两个语句：

  1. insert into 数据表；update 计数表，计数值加 1 。
  2. 从系统并发能力的角度考虑，怎么安排这两个语句的顺序。

并发系统性能的角度考虑，应该先插入操作记录，再更新计数表。知识点在《行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？》因为更新计数表涉及到行锁的竞争，先插入再更新能最大程度地减少事务之间的锁等待，提升 并发度。