hello，大家好，我是張張，「架構精進之路」公号作者。

最近的工作中，我聽到組内兩名研發同學在交流數據統計性能的時候，聊到了以下内容：

你怎麼能用 count(*) 統計數據呢，count(*) 太慢了，要是把數據庫搞垮了那不就完了麼，用 count(1)，這樣比較快......

有點兒好奇，難道 count(1) 的性能真的就比 count(*) 要好嗎？

印象中網上有很多的文章都有過類似問題的讨論，那 MySQL 統計數據總數 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪個性能更優呢？今天我們就來聊一聊這個問題。

count(*) 性能與存儲引擎相關

在讨論問題之前，我們需要先搞明白一件事：MySQL 中 count() 的性能到底與什麼相關呢？

一件東西，我們知道如何取，必定需要提前知道如何存放才行，那我們可以初步判定，count（） 性能應該與存儲引擎相關！

我們都知道，MySQL 常見的存儲引擎有兩種：MyISAM 和 InnoDB。

在這兩種存儲引擎下，MySQL 對于使用 count(*) 返回結果的流程是不一樣的：

• MyISAM引擎：每張表的總行數是存儲在磁盤上，所以當執行 count(*) 時，直接從磁盤拿到這個值返回，能夠快速返回。

但要是在後面加了where查詢條件時，統計總數也沒有像想象中那麼快了。

• InnoDB 引擎：執行 count(*)，需要将數據一行一行地讀，再統計總數。

看到這裡，可能你會有這樣的疑問：

Q：為什麼 InnoDB 引擎不像 MyISAM 引擎一樣，把表總記錄存儲起來呢？

這個問題非常好，在回答這個問題之前，我們先來了解一下 MVCC 是個什麼東東。

MVCC 簡介

所謂MVCC，全稱：Multi-Version Concurrency Control，即多版本并發控制。

MVCC 是一種并發控制的方法，一般在數據庫管理系統中，實現對數據庫的并發訪問，在編程語言中實現事務内存。

MVCC 在 MySQL InnoDB 中的實現主要是為了提高數據庫并發性能，用更好的方式去處理讀-寫沖突，做到即使有讀寫沖突時，也能做到不加鎖，非阻塞并發讀。

就是因為要實現多版本并發控制，所以才導緻 InnoDB 引擎不能直接存儲表總記錄數。因為每個事務獲取到的一緻性視圖都是不一樣的，所以返回的數據總記錄也是不一緻的。

到這裡，相信你已經知道 InnoDB 引擎為什麼不像 MyISAM 引擎一樣把表總記錄存儲起來了。

主要是因為 InnoDB 支持事務，MyISAM 不支持事務。

MySQL 對 count() 的優化

我們知道了count() 性能與存儲引擎相關，那 MySQL 在執行 count() 操作的時候有沒有對其性能做些優化呢？

答案是肯定有的！

InnoDB 是索引組織表，主鍵索引樹的葉子節點是數據，而普通索引樹的葉子節點是主鍵值。因此，普通索引樹比主鍵索引樹小很多。對于count(*)這樣的操作，遍曆哪個索引樹得到的結果邏輯上都是一樣的。因此，MySQL優化器會找到最小的那棵樹來遍曆。

如果你使用過 show table status 命令的話，就會發現這個命令的輸出結果裡面也有一個 rows 值用于顯示這個表當前有多少行。

那麼是不是這個rows值就能代替count(*)了嗎？

其實不能，rows這個是從從采樣估算得來的，因此它也是不是準确。

官方文檔說是在40%到50%，所以此行數 rows 是不能直接使用的，如下所示：

查詢性能大PK

基于MySQL的Innodb存儲引擎，統計表的總記錄數下面這4種做法，哪種效率最高？

• count(主鍵id)

InnoDB引擎會遍曆整張表，把每一行的 id 值都取出來，返回給 server 層。server 層拿到 id 後，判斷是不可能為空的，就按行累加。

• count(1)

會統計表中的所有的記錄數，包含字段為 null 的記錄。

同樣遍曆整張表，但不取值，server 層對返回的每一行，放一個數字1進去，判斷是不可能為空的，按行累加。

• count(字段)

分為兩種情況，字段定義為 not null 和 null：

1）為 not null 時：逐行從記錄裡面讀出這個字段，判斷不為 null，累加；

2）為 null 時：執行時，判斷到有可能是 null，還要把值取出來再判斷一下，不是 null 才累加。

• count(*)

需要注意的是，并不是帶了 * 就把所有值取出來，而是 MySQL 做了專門的優化，count(*) 肯定不是null，按行累加。

count(1) 和 count() 對比

當表的數據量大些時，對表作分析之後，使用 count(1)還要比使用 count(*)用時多了！

從執行計劃來看， count(1) 和 count(*)的效果是一樣的。但是在表做過分析之後， count(1) 會比 count(*)的用時少些（1w以内數據量），不過差不了多少。

如果 count(1)是聚索引，那肯定是 count(1)快，但是差的很小。因為 count(*)自動會優化指定到那一個字段，所以沒必要去 count(1)，用 count(*) sql會幫你完成優化的，因此：count(1) 和 count(*)基本沒有差别！

總結

基于 MySQL 的 InnoDB 存儲引擎，統計表的總記錄數按照效率排序：

count(字段) < count(主鍵id) < count(1)≈count(*)

效率最高是 count(*)，并不是count(1)，所以建議盡量使用 count(*)。

執行效果上：

• count(*)包括了所有的列，相當于行數，在統計結果的時候，不會忽略列值為null
• count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統計結果的時候，不會忽略列值為null
• count(列名)隻包括列名那一列，在統計結果的時候，會忽略列值為空（這裡的空不是隻空字符串或者0，而是表示null 的計數，即某個字段值為null 時，不統計。

執行效率上：

• 列名為主鍵， count(列名) 會比 count(1)快
• 列名不為主鍵， count(1) 會比 count(列名)快
• 如果表多個列并且沒有主鍵，則 count(1) 的執行效率優于 count(*)
• 如果有主鍵，則 select count(主鍵) 執行效率是最優的
• 如果表隻有一個字段，則 select count（*）最優。

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希望今天的講解對大家有所幫助，謝謝！

Thanks for reading!

作者：架構精進之路，十年研發風雨路，大廠架構師，CSDN 博客專家，專注架構技術沉澱學習及分享，職業與認知升級，堅持分享接地氣兒的幹貨文章，期待與你一起成長。關注并私信我回複“01”，送你一份程序員成長進階大禮包，歡迎勾搭。

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