count(1),count(*)与 count(‘列名‘) 的区别
文章目录
- COUNT(expr)
- 性能对比
- count(*) VS count(1)
- count(*) VS count(列名)
- count(*)会走索引吗
- MyISAM count优化
- InnoDB如何处理count(*)
- 总结
参考官方文档:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count
COUNT(expr)
count的基本使用
- COUNT(NULL)返回0
- COUNT(*) 返回组中的项数。包括 NULL 值和重复项。
- COUNT(ALL expression) 对组中的每一行都计算 expression 并返回非空值的数量。其中expression是除 text、image 或 ntext 以外任何类型的表达式。不允许使用聚合函数和子查询。
mysql> SELECT count(*), count(1), count(c3) FROM t;
+----------+----------+-----------+
| count(*) | count(1) | count(c3) |
+----------+----------+-----------+
| 3 | 3 | 2 |
+----------+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
count(expr)
返回SELECT语句检索到的行中expr的非NULL值的计数。结果是一个BIGINT值
COUNT(*)有点不同,因为它返回检索到的行数计数,无论它们是否包含NULL值。
区别如下:
- count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL的数据行;
- count(1)忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL的数据行;
- count(‘列名’)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为空(这里的空不是指空字符串或者0,而是表示NULL)的计数,即某个字段值为NULL时,不统计。
最终统计结果count(*)和count(1)是没有区别的,count(‘列名’)因为忽略了值为NULL的数据,所以可能比前两者统计的数量少;
性能对比
测试环境:windows mysql8.0.35,先不创建索引
DROP PROCEDURE IF EXISTS populate_test;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE populate_test()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i <= 100000 DO
IF i % 3 = 0 THEN
INSERT INTO test VALUES (i, NULL);
ELSEIF i % 3 = 1 THEN
INSERT INTO test VALUES (i, CONCAT(@n, ''));
ELSEIF i % 3 = 2 THEN
INSERT INTO test VALUES (i, 'this is text');
END IF;
SET i = i + 1;
END WHILE;
END$$
DELIMITER ;
CALL populate_test();
count(*) VS count(1)
从执行计划可以看到:两者完全相同
mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100375 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT count(1) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100375 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
再对比一下两者EXPLAIN ANALYZE的结果,也是一样的
mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test (actual time=6.26..6.26 rows=1 loops=1)
1 row in set (0.01 sec)
mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(1) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test (actual time=6.21..6.21 rows=1 loops=1)
1 row in set (0.01 sec)
记得以前听到别人说在使用count的时候要用count(1)而不要用count(),因为使用count()的时候会对所有的列进行扫描,相比而言count(1)不用扫描所有列,所以count(1)要快一些。其实这个是错误的。
下面是摘自官网的一段话:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count
InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference.
SELECT COUNT(*) FROM tbl_name
这条sql的查询性能,对于InnoDB来说,会使用单线程进行查询如果没有WHERE或GROUP BY等额外子句存在,InnoDB表的查询性能将针对单线程工作负载进行优化。
count(*) VS count(列名)
COUNT(*) 不需要任何参数,而且不能与 DISTINCT 一起使用。
COUNT(*) 不需要 expression 参数,因为根据定义,该函数不使用有关任何特定列的信息。
COUNT(*) 返回指定表中行数而不删除副本。它对各行分别计数。包括包含空值的行。
也就是说count()只是返回表中行数,因此在处理count()的时候只需要找到属于表的数据块块头,然后计算一下行数就行了,而不用去读取里面数据列的数据。
而对于count(col)就不一样了,mysql必须读取该列的每一行的值,然后确认下是否为NULL,然后再进行计数。因此count(*)
应该是比count(col)
快的
从执行计划可看到,count(col)
使用了全表扫描
mysql> EXPLAIN SELECT count(b) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 100375 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
EXPLAIN ANALYZE的结果来看,两者的操作不同,count(col)
多了一个Aggregate: count(test.b),花费时间不多,主要是全表扫描比较耗时
mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test (actual time=5.71..5.71 rows=1 loops=1)
mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(b) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(test.b) (cost=20131 rows=1) (actual time=93.8..93.8 rows=1 loops=1)
-> Table scan on test (cost=10094 rows=100375) (actual time=0.0303..81.9 rows=100000 loops=1)
count(*)会走索引吗
下面是摘自官网的一段话:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count
InnoDB processes SELECT COUNT(*) statements by traversing the smallest available secondary index unless an index or optimizer hint directs the optimizer to use a different index. If a secondary index is not present, InnoDB processes SELECT COUNT(*) statements by scanning the clustered index.
还是以上面的test表为例,100000条数据,没有任何索引,所以是没有走索引的
添加主键索引,ALTER TABLE test ADD PRIMARY KEY (a);
,可以看到使用了主键索引
现在再在列b上添加索引,ALTER TABLE test ADD INDEX (b);
,可以看到没有使用主键索引,而是使用b辅助索引
这里这个最小可用的二级索引怎么理解?
我们可以看到b在100000条数据中只有2种值,所以对b列加索引,B+树只需要一个根节点即可,因此索引树是最小的。主键索引因为所有key都不同,所以索引树是最大的。当前实际中这种列区分度低,一般不会对其创建索引
mysql> SELECT b FROM test GROUP BY b;
+--------------+
| b |
+--------------+
| NULL |
| this is text |
+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)
也可以强制走主键索引:SELECT count(*) FROM test FORCE INDEX(PRIMARY);
MyISAM count优化
对于MyISAM表,COUNT(*)
经过优化,如果SELECT从一个表中查询没有查询其他列,并且没有WHERE子句,则可以非常快速地返回。例如:SELECT COUNT(*) FROM student;
。因为此存储引擎存储了精确的行数,并且可以非常快速地访问。此优化仅适用于MyISAM表,只有当第一列定义为NOT NULL时,COUNT(1)才会进行相同的优化。
CREATE TABLE `t_myisam` (
`c1` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c2` char(5) DEFAULT NULL,
`c3` varchar(32) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`c1`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
INSERT INTO t_myisam VALUES
(NULL, 'a', NULL), (NULL, 'b', '1'), (NULL, 'c', '2');
通过执行计划可以看到,table列是NULL,表明根本没有查表的数据
mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM t_myisam;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
通过show warnings;可以看到实际上执行的是select count(0) AS count(*) from mysql_learn.t_myisam
mysql> show warnings;
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
| Note | 1003 | /* select#1 */ select count(0) AS `count(*)` from `mysql_learn`.`t_myisam` |
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
如果加上where条件就需要扫描表的数据才能得到count结果了
mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM t_myisam WHERE c1 < 100;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | t_myisam | NULL | index | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 3 | 100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
InnoDB如何处理count(*)
对于InnoDB等事务存储引擎,存储精确的行数是有问题的,因为多个事务可能同时发生,每个交易都可能影响计数。InnoDB不会在表中保留行的内部计数,因为并发事务可能会同时看到不同数量的行。因此,SELECT COUNT(*)
语句仅对当前事务可见的行进行计数。
InnoDB处理 SELECT COUNT(*)
语句时,如果索引记录没有完全在Buffer Pool中,会花费一些时间。如果想要更快地计数,可以在自己的应用层维护一个计数表,让您的应用程序根据插入和删除操作来更新它。然而,在数千个并发事务正在启动对同一计数器表的更新的情况下,这种方法可能无法很好地扩展。如果近似行数足够,请使用SHOW TABLE STATUS。
总结
这里把上面实验的结果总结一下:
-
count(*)和count(1)执行的效率是完全一样的。
-
count(*)的执行效率比count(col)高,因此可以用count(*)的时候就不要去用count(col)。
-
count(col)的执行效率比count(distinct col)高,不过这个结论的意义不大,这两种方法也是看需要去用。
-
如果是对特定的列做count的话建立这个列的非聚集索引能对count有很大的帮助。
如果经常count(*)的话则可以找一个最小的col建立非聚集索引以避免全表扫描而影响整体性能。
在不加WHERE限制条件的情况下,COUNT(*)与COUNT(COL)基本可以认为是等价的;
但是在有WHERE限制条件的情况下,COUNT(*)会比COUNT(COL)快非常多;