问题的引出
在开发系统的时候，我们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。所以，我们今天来分析以下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，然后累积技术。
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表也是不能返回的这么快的。在之前的文章中，我们也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。所以我们的表也用了默认的InnoDB引擎。这就是当表中的记录越来越多的时候，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 |
| begin; |
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| select count(*) from t; |
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insert into t (插入一行); |
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begin; |
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insert into t (插入一行); |
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| select count(*) from t; (返回10000) |
select count(*) from t; (返回10002) |
select count(*) from t; (返回10001) |
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字节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来依次判断，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？
你可能还记得，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的得来的，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。
这里简单回顾一下：
- 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，这个时候再来考虑文章开头的问题，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，我们只能自己计数。
接下来，我们讨论一下，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，先提前声明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计数加1，每被删除一行Redis计数就减一。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？
没错，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，还是可以接收的。
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的记录，而Redis的计数里还没加1。
- 另一种是，查到的100行结果里面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。
我们一起来看这个时序图。
图中，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计数查询页面显示时需要的数据。
在图中的这个时序里，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。
你一定会说，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，如果保持顺序用于的话，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。
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，因为存在图中这种操作序列，所以满五年说即使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失数据的。
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。其实，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。
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
有人提出了这样的问题：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(*)的性能差别，就借此机会详细分析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，一行一行的判断，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。
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：
- 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。
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(*)。
总结
今天，我们学习了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，无法拿到精确一致性的视图。而把计数值也放在MySQL中，就结论一致性视图的问题。
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。