MySQL COUNT性能分析

count(*)是如何实现的？

上述的count(*)指的是在查询的时候不加where条件，不加where条件的count(*)在不同的数据库引擎下有不同的实现：

InnoDB为什么不把总行数存起来？

由于InnoDB的事务支持，同一时刻的多个事务的查询，由于多版本并发控制的（MVCC）的原因，InnoDB表返回的行数是不确定。

InnoDB对COUNT(*)做的优化？

InnoDB是索引组织表，所有的数据都是通过B+数的方式组织起来的，主键索引的叶子节点是整行数据，普通索引的叶子节点是主键值，因此 普通索引树的大小要比主键索引树小的多 。对于count(*)，MySQL优化器会找到最小的那棵索引树然后进行遍历。

如果某张大表需要经常性的进行count(*) *** 作，可以考虑单独建立一张表进行保存大表的记录行数。

COUNT的具体含义？

COUNT()是一个聚合函数，对于返回的结果集需要一行一行的进行判断，如果COUNT函数中的参数不为NULL，累计值就加，否则不加。

COUNT的几种用法？

COUNT(*)除了在选择索引树遍历上有优化，而且在执行的过程中不会取值，Server层按照行累加。

COUNT(主键ID)，InnoDB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以后，判断不可能为空，按行累加。

COUNT(1)，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，判断不可能为空，按行累加。

COUNT(字段)，如果字段定义为NOT NULL的话，Server层从记录中取到字段以后判断不可能为NULL，按行累加；但是如果字段允许为NULL，Server层就有可能取到为NULL的记录，此时需要把记录中的值进行判断一下，不是NULL才可以累加。

COUNT效率

COUNT(字段) <COUNT(主键ID) <COUNT(1) COUNT(*)

a right join d right join c====(a right join d) right join c

你的目的是找c表中能在a表找到对应值记录的数量找d表中能在a表找到对应值记录的数量

但是你最后一句的涵义是a表中能在d表和c表同时找到对应值的数量，此时count(c.p_rel_id)其实是你c表的数量，就是那个504的涵义，至于count(d.p_rel_id)为什么等于504 完全是凑巧~~~

2020-03-01

对于count的函数的使用，我们常见的一个错误是在括号内随意指定一个列去统计结果集的行数。但只有指定的行确实都是有值的时候，统计的才是实际的行数，否则可能统计的结果并不是实际的行数。而对于MyISAM存储引擎，如果某一列的值确实不可能为null时，MySQL内部就会将count()函数优化成count(*)，若没有带where条件，此时计算速度是非常快的，因为此时没有实际的去计算表的行数。

总结: 对于MyISAM存储引擎，不带where条件的count(*)是非常快的。

技巧：

利用上述MyISAM的count(* )特性，加速一些特定查询条件的count()查询。

如：

对于select count(* ) from tablename where id >10可以做如下的反转查询：

select (select count(* ) from tablename) - count(* ) from tablename where id <10

因为这样在查询阶段MySQL将子查询当做一个常数来处理，大大减少了扫描的行数。

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