8、聚合函数count

2020-04-28  本文已影响0人  内卷星球

count(*)的实现方式

在不同的MySQL引擎中,count(*)有不同的实现方式

  1. 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;
  2. 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。

以上是没有过滤条件的count(*),如果加了where 条件的话,MyISAM表也是不能返回得这么快的。

为什么InnoDB不跟MyISAM一样,也把数字存起来呢?

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

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。

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,
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。


会话A、B、C的执行流程

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。

不过MySQL在执行count(*)操作的时候还是做了优化:
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

小结:

用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说,可能会第一时间想到,用缓存系统来支持。
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计数就加1,每被删除一行Redis计数就减1。这种方式下,读和更新操作都很快,但是这种方式存在问题:可能会丢失更新

Redis的数据不能永久地留在内存里,所以会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。

虽然这个场景可以解决:在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。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,还是可以接受的。
不过,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。

如果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:

这两种情况,都是逻辑不一致的。


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在并发系统里面,无法精确控制不同线程的执行时刻的,因为存在图中的这种操作序列,所以,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

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。
其次,由于InnoDB是支持事务的,所以从下图可以看出逻辑上是一致的


image.png

不同的count用法

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。

  1. 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。

  2. 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。

  1. 对于count(字段)来说:
  1. 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。

按照效率排序的话,count(字段)<count(主键id)<count(1)≈count(*),建议尽量使用count(*)。

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