聊聊MySQL的COUNT(*)的性能

前言

基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*)，count(1)或者count(主键)，那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢？

其实程序员在开发的过程中，在一张大表上统计总行数是非常耗时的一个操作，那么我们应该用哪个方法统计会更快呢？

接下来我们就来聊一聊MySQL中统计总行数的方法和性能。

count(*)，count(1)，count(主键)哪个更快？

1、建表并且插入1000万条数据进行实验测试：

# 创建测试表CREATE TABLE `t6` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) NOT NULL, `status` tinyint(4) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_status` (`status`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;# 创建存储过程插入1000w数据CREATE PROCEDURE insert_1000w()BEGIN  DECLARE i INT;  SET i=1;  WHILE i<=10000000 DO    INSERT INTO t6(name,status) VALUES('god-jiang-666',1);    SET i=i+1;  END WHILE;END;#调用存储过程，插入1000万行数据call insert_1000w();

# 花了0.572秒select count(*) from t6;

下面我们继续测试一下它们各自的执行计划：

explain select count(*) from t6;show warnings;

count(*)被MySQL查询优化器改写成了count(0)，并选择了idx_status索引
count(1)和count(id)都选择了idx_statux索引
加了force index(primary)之后，走了强制索引

这个idx_status就是相当于是二级辅助索引树，目的就是为了说明： InnoDB在处理count(*)的时候，有辅助索引树的情况下，会优先选择辅助索引树来统计总行数。

为了验证count(*)会优先选择辅助索引树这个结论，我们继续来看看下面的实验：

# 删除idx_status索引，继续执行count(*)alter table t6 drop index idx_status;explain select count(*) from t6;

为什么count(*)会优先选择辅助索引？

在MySQL5.7.18之前，InnoDB通过扫描聚集索引来处理count(*)语句。

从MySQL5.7.18开始，InnoDB通过遍历最小的可用二级索引来处理count(*)语句。如果不存在二级索引，则扫描聚集索引。

新版本为何会使用二级索引来处理count(*)呢？

因为InnoDB二级索引树的叶子节点上存放的是主键，而主键索引树的叶子节点存放的是整行数据，所以二级索引树比主键索引树小。因此查询优化器基于成本考虑，优先选择的是二级索引。所以索引count(*)快于count(主键)。

总结

这篇文章的结论就是count(*)=count(1)>count(id)。

为什么count(id)走了主键索引还会更慢呢？因为count(id)需要取出主键，然后判断不为空，再累加，代价更高。

count(*)是会总计出所有NOT NULL和NULL的字段，而count(id)是不会统计NULL字段的，所以我们在建表的尽量使用NOT NULL并且给它一个默认是空即可。

最后，在以后总计数据库表的总行数的时候，可以大胆的使用count(*)或者count(1)。

参考资料

《高性能MySQL》（第三版）第六章优化COUNT()查询
《MySQL实战45讲》林晓斌

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