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這篇文章主要介紹了MySQL中的count(*)與count(1)哪個效率快,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
先說結論:這兩個性能差別不大。
我準備了一張有 100W 條數據的表,表結構如下:
CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(255) DEFAULT NULL, `address` varchar(255) DEFAULT NULL, `password` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
可以看到,有一個主鍵索引。我們來用兩種方式統計一下表中的記錄數,如下:
可以看到,兩條 SQL 的執行效率其實差不多,都是 0.14s。
再來看另外兩個統計:
id 是主鍵,username
以及 address
則是普通字段。可以看出,用 id 來統計,也有一丟丟優勢。松哥這里因為測試數據樣板比較小,所以效果不明顯,小伙伴們可以加大測試數據量,那么這種差異會更加明顯。
那么到底是什么原因造成的這種差異,接下來我們就來簡單分析一下。
我們先用 explain 來看下這幾個 SQL 不同的執行計劃:
可以看到,前三個統計方式的執行計劃是一樣的,后面兩個是一樣的。我這里和大家比較下 explain 中的不同項:
type:前三個的 type 值為 index,表示全索引掃描,就是把整個索引過一遍就行(注意是索引不是整個表);后兩個的 type 值為 all,表示全表掃描,即不會使用索引。
key:這個表示 MySQL 決定采用哪個索引來優化對該表的訪問,PRIMARY 表示利用主鍵索引,NULL 表示不用索引。
key_len:這個表示 MySQL 使用的鍵長度,因為我們的主鍵類型是 INT 且非空,所以值為 4。
Extra:這個中的 Using index 表示優化器只需要通過訪問索引就可以獲取到需要的數據(不需要回表)。
通過 explain 我們其實也能大概看出來前三種統計方式的執行效率是要高一些的(因為用到了索引),而后面兩種的統計效率相對來說要低一些的(沒用索引,需要全表掃描)。僅有上面的分析還不夠,我們再來從原理角度來分析一下。
在開始原理分析以前,我想先帶領大家看一下 B+ 樹,這對于我們理解接下來的內容有重要作用。大家都知道,InnoDB 中索引的存儲結構都是 B+ 樹(至于什么是 B+ 樹,和 B 樹有什么區別,這個本文就不討論了,這兩個單獨都能整出來一篇文章),主鍵索引和普通索引的存儲又有所不同,
如下圖表示主鍵索引:
可以看到,在主鍵索引中,葉子結點保存了每一行的數據。而在普通索引中,葉子結點保存的是主鍵值,當我們使用普通索引去搜索數據的時候,先在葉子結點中找到主鍵,再拿著主鍵去主鍵索引中查找數據,相當于做了兩次查找,這也就是我們平常所說的回表操作。
不知道小伙伴們有沒有注意過,我們學習 MySQL 的時候,count 函數是歸在聚合函數那一類的,就是 avg、sum 等,count 函數和這些歸在一起,說明它也是一個聚合函數。既然是聚合函數,那么就需要對返回的結果集進行一行行的判斷,這里就涉及到一個問題,返回的結果是啥?我們分別來看:對于 select count(1) from user
; 這個查詢來說,InnoDB 引擎會去找到一個最小的索引樹去遍歷(不一定是主鍵索引),但是不會讀取數據,而是讀到一個葉子節點,就返回 1,最后將結果累加。對于 select count(id) from user; 這個查詢來說,InnoDB 引擎會遍歷整個主鍵索引,然后讀取 id 并返回,不過因為 id 是主鍵,就在 B+ 樹的葉子節點上,所以這個過程不會涉及到隨機 IO(并不需要回表等操作去數據頁拿數據),性能也是 OK 的。對于select count(username) from use
r; 這個查詢來說,InnoDB 引擎會遍歷整張表做全表掃描,讀取每一行的 username 字段并返回,如果 username 在定義時候設置了 not null,那么直接統計 username 的個數;如果 username 在定義的時候沒有設置 not null,那么就先判斷一下 username 是否為空,然后再統計。最后再來說說 select count(*) from user;
,這個 SQL 的特殊之處在于它被 MySQL 優化過,當 MySQL 看到 count(*) 就知道你是想統計總記錄數,就會去找到一個最小的索引樹去遍歷,然后統計記錄數。因為主鍵索引(聚集索引)的葉子節點是數據,而普通索引的葉子節點則是主鍵值,所以普通索引的索引樹要小一些。然而在上文的案例中,我們只有主鍵索引,所以最終使用的就是主鍵索引。現在,如果我修改上面的表,為 username 字段也添加索引,然后我們再來看 explain select count(*) from user; 的執行計劃:
可以看到,此時使用的索引就是 username 索引了,和我們前面的分析結果是一致的。從上面的描述中我們就可以看出,第一個查詢性能最高,第二個次之(因為需要讀取 id 并返回),第三個最差(因為需要全表掃描),第四個的查詢性能則接近第一個。
可能有小伙伴知道,MyISAM 引擎中的 select count(*) from user
; 操作執行起來是非常快的,那是因為 MyISAM 把表中的行數直接存在磁盤中了,需要的時候直接讀取出來就行了,所以非常快。MyISAM 引擎之所以這樣做,主要是因為它是不支持事務的,所以它的統計實際上就非常容易,添加一行記錄一行就行了。而我們常用的 InnoDB 卻不能這樣做!為啥?因為 InnoDB 支持事務!為了支持事務,InnoDB 引入了 MVCC 多版本并發控制,所以在數據讀取的時候可能會有臟讀、幻讀以及不可重復讀等問題。所以,InnoDB 需要將每一行數據拿出來,判斷該行數據對當前會話是否可見,如果可見,就統計該行數據,否則不予統計。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“MySQL中的count(*)與count(1)哪個效率快”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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