MySQL中count()查詢的性能梳理
使用的數(shù)據(jù)庫是MySQL8，使用的存儲(chǔ)引擎是Innodb。
通常情況下，分頁接口一般會(huì)查詢兩次數(shù)據(jù)庫，第一次是獲取具體數(shù)據(jù)，第二次是獲取總的記錄行數(shù)，然后把結(jié)果整合之后，再返回。
查詢具體數(shù)據(jù)的sql，比如是這樣的：
select id, name from user limit 1, 20;它沒有性能問題。
但另外一條使用count(*)查詢總記錄行數(shù)的sql，例如：
select count(*) from user;卻存在性能差的問題。
為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？
2、count(*)為什么性能差在MySQL中，count(*)的作用是統(tǒng)計(jì)表中記錄的總行數(shù)。
而count(*)的性能跟存儲(chǔ)引擎有直接關(guān)系，并非所有的存儲(chǔ)引擎，count(*)的性能都很差。
在MySQL中使用最多的存儲(chǔ)引擎是：innodb和myisam。
在myisam中會(huì)把總行數(shù)保存到磁盤上，使用count(*)時(shí)，只需要返回那個(gè)數(shù)據(jù)即可，無需額外的計(jì)算，所以執(zhí)行效率很高。
而innodb則不同，由于它支持事務(wù)，有MVCC（即多版本并發(fā)控制）的存在，在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的不同事務(wù)中，同一條查詢sql，返回的記錄行數(shù)可能是不確定的。
在innodb使用count(*)時(shí)，需要從存儲(chǔ)引擎中一行行的讀出數(shù)據(jù)，然后累加起來，所以執(zhí)行效率很低。
如果表中數(shù)據(jù)量小還好，一旦表中數(shù)據(jù)量很大，innodb存儲(chǔ)引擎使用count(*)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，性能就會(huì)很差。
3、如何優(yōu)化count(*)性能從上面得知，既然count(*)存在性能問題，那么該如何優(yōu)化呢？
可以從以下幾個(gè)方面著手。
3.1、增加Redis緩存對(duì)于簡(jiǎn)單的count(*)，比如：統(tǒng)計(jì)瀏覽總次數(shù)或者瀏覽總?cè)藬?shù)，可以直接將接口使用Redis緩存起來，沒必要實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。
當(dāng)用戶打開指定頁面時(shí)，在緩存中每次都設(shè)置成count = count+1即可。
用戶第一次訪問頁面時(shí)，Redis中的count值設(shè)置成1。用戶以后每訪問一次頁面，都讓count加1，最后重新設(shè)置到Redis中（Redis內(nèi)存占用）。
這樣在需要展示數(shù)量的地方，從Redis中查出count值返回即可。
該場(chǎng)景無需從數(shù)據(jù)埋點(diǎn)表中使用count(*)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，性能將會(huì)得到極大的提升。
不過在高并發(fā)的情況下，可能會(huì)存在緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不一致的問題。
但對(duì)于統(tǒng)計(jì)瀏覽總次數(shù)或者瀏覽總?cè)藬?shù)這種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求并不高，容忍數(shù)據(jù)不一致的情況存在。
3.2、加二級(jí)緩存對(duì)于有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景，新增數(shù)據(jù)很少，大部分是統(tǒng)計(jì)數(shù)量操作，而且查詢條件很多。這時(shí)候使用傳統(tǒng)的count(*)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，性能肯定不會(huì)好。
假如在頁面中可以通過id、name、狀態(tài)、時(shí)間、來源等，一個(gè)或多個(gè)條件，統(tǒng)計(jì)品牌數(shù)量。
這種情況下用戶的組合條件比較多，增加聯(lián)合索引也沒用，用戶可以選擇其中一個(gè)或者多個(gè)查詢條件，有時(shí)候聯(lián)合索引也會(huì)失效，只能盡量滿足用戶使用頻率最高的條件增加索引。
也就是有些組合條件可以走索引，有些組合條件沒法走索引，這些沒法走索引的場(chǎng)景，該如何優(yōu)化呢？
答：使用二級(jí)緩存。
二級(jí)緩存其實(shí)就是內(nèi)存緩存。
可以使用caffine或者guava實(shí)現(xiàn)二級(jí)緩存的功能。
目前Spring Boot已經(jīng)集成了caffine，使用起來非常方便。
只需在需要增加二級(jí)緩存的查詢方法中，使用@Cacheable注解即可。
@Cacheable(value = 'brand', , keyGenerator = 'cacheKeyGenerator') ? public BrandModel getBrand(Condition condition) { ? ? ? return getBrandByCondition(condition); ? }然后自定義cacheKeyGenerator，用于指定緩存的key。
public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator { ? ?@Override ? public Object generate(Object target, Method method, Object... params) { ? ? ? ?return target.getClass().getSimpleName() + UNDERLINE ? ? ? ? ? ? ? ?+ method.getName() + ',' ? ? ? ? ? ? ? ?+ StringUtils.arrayToDelimitedString(params, ','); ? ?}}這個(gè)key是由各個(gè)條件組合而成。
這樣通過某個(gè)條件組合查詢出品牌的數(shù)據(jù)之后，會(huì)把結(jié)果緩存到內(nèi)存中，設(shè)置過期時(shí)間為5分鐘。
后面用戶在5分鐘內(nèi)，使用相同的條件，重新查詢數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接從二級(jí)緩存中查出數(shù)據(jù)，直接返回了。
這樣能夠極大的提示count(*)的查詢效率。
但是如果使用二級(jí)緩存，可能存在不同的服務(wù)器上，數(shù)據(jù)不一樣的情況。需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景來選擇，沒法適用于所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
3.3、多線程執(zhí)行不知道你有沒有做過這樣的需求：統(tǒng)計(jì)有效訂單有多少，無效訂單有多少。
這種情況一般需要寫兩條sql，統(tǒng)計(jì)有效訂單的sql如下：
select count(*) from order where status = 1;統(tǒng)計(jì)無效訂單的sql如下：
select count(*) from order where status = 0;但如果在一個(gè)接口中，同步執(zhí)行這兩條sql效率會(huì)非常低。
這時(shí)候，可以改成成一條sql：
select count(*), status from ordergroup by status;使用group by關(guān)鍵字分組統(tǒng)計(jì)相同status的數(shù)量，只會(huì)產(chǎn)生兩條記錄，一條記錄是有效訂單數(shù)量，另外一條記錄是無效訂單數(shù)量。
但有個(gè)問題：status字段只有1和0兩個(gè)值，重復(fù)度很高，區(qū)分度非常低，不能走索引，會(huì)全表掃描，效率也不高。
還有其他的解決方案不？
答：使用多線程處理。
可以使用CompleteFuture使用兩個(gè)線程異步調(diào)用統(tǒng)計(jì)有效訂單的sql和統(tǒng)計(jì)無效訂單的sql，最后匯總數(shù)據(jù)，這樣能夠提升查詢接口的性能。
3.4、減少join的表大部分的情況下，使用count(*)是為了實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)總數(shù)量的。
但如果表本身的數(shù)據(jù)量不多，但join的表太多，也可能會(huì)影響count(*)的效率。
比如在查詢商品信息時(shí)，需要根據(jù)商品名稱、單位、品牌、分類等信息查詢數(shù)據(jù)。
這時(shí)候?qū)懸粭lsql可以查出想要的數(shù)據(jù)，比如下面這樣的：
select count(*)from product pinner join unit u on p.unit_id = u.idinner join brand b on p.brand_id = b.idinner join category c on p.category_id = c.idwhere p.name = '后端碼匠' and u.id=123 and b.id = 124 and c.id=125;使用product表去join了unit、brand和category這三張表。
其實(shí)這些查詢條件，在product表中都能查詢出數(shù)據(jù)，沒必要join額外的表。
可以把sql改成這樣：
select count(*)from productwhere name = '后端碼匠' and unit_id = 123 and brand_id = 124 and category_id = 125;在count(*)時(shí)只查product單表即可，去掉多余的表join，讓查詢效率可以提升不少。
3.5、改成ClickHouse有些時(shí)候，join的表實(shí)在太多，沒法去掉多余的join，該怎么辦呢？
比如上面的例子中，查詢商品信息時(shí)，需要根據(jù)商品名稱、單位名稱、品牌名稱、分類名稱等信息查詢數(shù)據(jù)。
這時(shí)候根據(jù)product單表是沒法查詢出數(shù)據(jù)的，必須要去join：unit、brand和category這三張表，這時(shí)候該如何優(yōu)化呢？
答：可以將數(shù)據(jù)保存到ClickHouse。
ClickHouse是基于列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，不支持事務(wù)，查詢性能非常高，號(hào)稱查詢十幾億的數(shù)據(jù)，能夠秒級(jí)返回。
為了避免對(duì)業(yè)務(wù)代碼的嵌入性，可以使用Canal監(jiān)聽MySQL的binlog日志。當(dāng)product表有數(shù)據(jù)新增時(shí)，需要同時(shí)查詢出單位、品牌和分類的數(shù)據(jù)，生成一個(gè)新的結(jié)果集，保存到ClickHouse當(dāng)中。
查詢數(shù)據(jù)時(shí)，從ClickHouse當(dāng)中查詢，這樣使用count(*)的查詢效率能夠提升N倍。
需要特別提醒一下：使用ClickHouse時(shí)，新增數(shù)據(jù)不要太頻繁，盡量批量插入數(shù)據(jù)。
其實(shí)如果查詢條件非常多，使用ClickHouse也不是特別合適，這時(shí)候可以改成ElasticSearch，不過它跟MySQL一樣，存在深分頁問題。
4、count的各種用法性能對(duì)比既然說到count(*)，就不能不說一下count家族的其他成員，比如：count(1)、count(id)、count(普通索引列)、count(未加索引列)。
那么它們有什么區(qū)別呢？
count(*) ：它會(huì)獲取所有行的數(shù)據(jù)，不做任何處理，行數(shù)加1。count(1)：它會(huì)獲取所有行的數(shù)據(jù)，每行固定值1，也是行數(shù)加1。count(id)：id代表主鍵，它需要從所有行的數(shù)據(jù)中解析出id字段，其中id肯定都不為NULL，行數(shù)加1。count(普通索引列)：它需要從所有行的數(shù)據(jù)中解析出普通索引列，然后判斷是否為NULL，如果不是NULL，則行數(shù)+1。count(未加索引列)：它會(huì)全表掃描獲取所有數(shù)據(jù)，解析中未加索引列，然后判斷是否為NULL，如果不是NULL，則行數(shù)+1。由此，最后count的性能從高到低是：
count(*) ≈ count(1) > count(id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)
所以，其實(shí)count(*)是最快的。
別跟select * 搞混了。
到此這篇關(guān)于MySQL中count()查詢的性能梳理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL count()內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！
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