count(1)比count(*)效率高嗎

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MySQL count(1) 真的比 count(*) 快么?  反正同事們都是這么說的，我也姑且覺得對(duì)吧，那么沒有自己研究一下究竟?如果我告訴你他們一樣，你信么?

有 Where 條件的 count，會(huì)根據(jù)掃碼結(jié)果count 一下所有的行數(shù)，其性能更依賴于你的 Where 條件，所以文章我們僅針對(duì)沒有 Where  的情況進(jìn)行說明。

MyISAM 引擎會(huì)把一個(gè)表的總行數(shù)記錄了下來，所以在執(zhí)行 count(*) 的時(shí)候會(huì)直接返回?cái)?shù)量，執(zhí)行效率很高。在 MySQL 5.5  以后默認(rèn)引擎切換為 InnoDB，InnoDB  因?yàn)樵黾恿税姹究刂?MVCC)的原因，同時(shí)有多個(gè)事務(wù)訪問數(shù)據(jù)并且有更新操作的時(shí)候，每個(gè)事務(wù)需要維護(hù)自己的可見性，那么每個(gè)事務(wù)查詢到的行數(shù)也是不同的，所以不能緩存具體的行數(shù)，他每次都需要  count 一下所有的行數(shù)。那么 count(1) 和 count(*)有區(qū)別么?

InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same  way. There is no performance difference.  這是官網(wǎng)的解釋，直接點(diǎn)擊閱讀原文查看官文，所以兩種實(shí)現(xiàn)其實(shí)一樣，那么具體為什么一樣呢?

探究這個(gè)問題首先我們需要理解 count 的含義，如下是官網(wǎng)給出的定義：

Returns a count of the number of non-NULL values of expr in the rows  retrieved by a SELECT statement. The result is a BIGINT value.

大致的解釋是返回 SELECT 語(yǔ)句檢索的行中 expr 的非 NULL 值的計(jì)數(shù)，到這里我們就明白了，首先它是一個(gè)聚合函數(shù)，然后對(duì) SELECT  的結(jié)果集進(jìn)行計(jì)數(shù)，但是需要參數(shù)不為 NULL。那么我們繼續(xù)閱讀官網(wǎng)的內(nèi)容：

COUNT(*) is somewhat different in that it returns a count of the number of  rows retrieved, whether or not they contain NULL values.

大致的內(nèi)容是說，count(*) 不同，他不關(guān)心這個(gè)返回值是否為空都會(huì)計(jì)算他的count，因?yàn)?count(1) 中的 1 是恒真表達(dá)式，那么  count(*) 還是 count(1) 都是對(duì)所有的結(jié)果集進(jìn)行 count，所以他們本質(zhì)上沒有什么區(qū)別。

當(dāng)然這個(gè)地方 InnoDB 本身也做了一些優(yōu)化，它會(huì)使用最小的二級(jí)索引來進(jìn)行 count 的查詢優(yōu)化。如果沒有二級(jí)索引才會(huì)選擇聚簇索引，這樣的設(shè)計(jì)單從  IO 的角度就節(jié)省了很多開銷。

到這里我們明白了 count(*) 和 count(1) 本質(zhì)上面其實(shí)是一樣的，那么 count(column) 又是怎么回事呢?

count(column) 也是會(huì)遍歷整張表，但是不同的是它會(huì)拿到 column  的值以后判斷是否為空，然后再進(jìn)行累加，那么如果針對(duì)主鍵需要解析內(nèi)容，如果是二級(jí)所以需要再次根據(jù)主鍵獲取內(nèi)容，又是一次 IO 操作，所以  count(column) 的性能肯定不如前兩者嘍，如果按照效率比較的話：

count(*)=count(1)>count(primary key)>count(column)

既然 count(*) 在查詢上依賴于所有的數(shù)據(jù)集，是不是我們?cè)谠O(shè)計(jì)上也需要盡量的規(guī)避全量 count 呢?通常情況我們針對(duì)可預(yù)見的 count  查詢會(huì)做適當(dāng)?shù)木彺?，可以?Redis，也可以是獨(dú)立的 MySQL count 表，當(dāng)然無論是哪種方式我們都需要考慮一致性的問題。

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