一 序
本文属于极客时间MySQL45讲读书笔记系列。
对于统计需求，select count(*) from t 是常见的场景，本篇的主题是count(*)语句到底是怎样实现的，以及MySQL为什么会这么实现
二 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。但是基于在事务支持、并发能力还是在数据安全方面考虑，通常会选择Innodb .
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。
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？
之前的原创 MySQL45讲读书笔记 10讲MySQL为什么有时候会选错索引 ，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。
到这里我们小结一下：
- 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。
用缓存系统保存计数，是不准确的。
逻辑上先写数据，再去更改缓存的计数，是不准确的。
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。
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。
三 不同的count用法
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：
-
server层要什么就给什么；
-
InnoDB只给必要的值；
-
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。
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：
-
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；
-
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。
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(*)。
小结
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。
思考题：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？
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。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。
