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。那么今天，我们就来聊聊 count(*) 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，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；而 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。现在绝大部分实际开发中使用的MySQL引擎应该都是InnoDB的，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。
那么为什么InnoDB不像MyISAM一样把数字保存起来呢？
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 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。
会话A
| 会话B
| 会话C
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| begin; |
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select count(*) from t;
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| insert into t
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| begin;
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|
| insert into t
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select count(*) from t;
(count = 10000) | select count(*) from t;
(count = 10002) | select count(*) from t;
(count = 10001)
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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。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。你知道的，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？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。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。
利用MySQL原理来解决count(*)慢
因为InnoDB存在的MVCC，使得我们没法直接来解决count(*)过慢的问题，那么有什么办法可以解决呢？ 没错， 就是自己去计数，单独利用MySQL事务的隔离性，对count的值进行单独管理。首先，InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的，所以不会存在丢失count计数的问题，其次因为事务的隔离， 每次操作查询表与count表时， 总是能看到符合当前事务的值， 不会出现逻辑上 2个事务不一致的情况。会话A
| 会话B
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begin; 往count表值+1
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| begin; 读count表 查业务表最新100条记录 commit; |
往业务表插入一行数据 commit; |
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通过上面表格我们可以看出， 当会话B查询count的时候， 因为会话1插入记录还未提交， 所以 会话B读取出来的最新100条记录并不包括会话A新插入的记录， 所以从而保证了数据的一致性。
不同的count用法
网络上充斥着大量争论在 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。
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：
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，你一定会说，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)<count(主键id)<count(1)≈count(*)
所以我建议你，尽量使用 count(*)。
