count(*)为什么很慢？原因分析

count(*)为什么很慢？下面本篇文章就来给大家分析一下原因，并聊聊count(*)的执行过程，希望对大家有所帮助！

本没想着写这篇文章的，因为我觉得这个东西大多数有经验的开发遇到过，肯定也了解过相关的原因，但最近我看到有几个关注的技术公众号在推送相关的文章。实在令我吃惊！

先上公众号文章的结论：

• count(*) ：它会获取所有行的数据，不做任何处理，行数加1。
• count(1)：它会获取所有行的数据，每行固定值1，也是行数加1。
• count(id)：id代表主键，它需要从所有行的数据中解析出id字段，其中id肯定都不为NULL，行数加1。
• count(普通索引列)：它需要从所有行的数据中解析出普通索引列，然后判断是否为NULL，如果不是NULL，则行数+1。
• count(未加索引列)：它会全表扫描获取所有数据，解析中未加索引列，然后判断是否为NULL，如果不是NULL，则行数+1。

结论：count(*) ≈ count(1) > count(id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)

我也不想卖关子了，以上结论纯属放屁。根本就是个人yy出来的东西，甚至不愿意去验证一下，哪怕看一眼执行计划，也得不出这么离谱的结论。

我不敢相信这是一篇被多个技术公众号转载的文章！

以下所有的内容均是基于，<a style="max-width:90%" href="https://m.php.cn/zt/15713.html" target="_blank">mysql</a> 5.7 + InnoDB引擎， 进行的分析。

拓展：

MyISAM 如果没有查询条件，只是简单的统计表中数据总数，将会返回的超快，因为service层中获取到表信息中的总行数是准确的，而InnoDB只是一个估值。

实例

废话不多说，先看一个例子。

以下是一张表数据量有100w，表中字段相对较短，整体数据量不算大。

CREATE TABLE `hospital_statistics_data` (
  `pk_id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `id` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '外键',
  `hospital_code` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '医院编码',
  `biz_type` tinyint NOT NULL COMMENT '1服务流程  2管理效果',
  `item_code` varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目编码',
  `item_name` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目名称',
  `item_value` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核结果',
  `is_deleted` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '是否删除 0否 1是',
  `gmt_created` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'gmt_modified',
  `gmt_deleted` datetime(3) DEFAULT '9999-12-31 23:59:59.000' COMMENT '删除时间',
  PRIMARY KEY (`pk_id`)
) DEFAULT CHARSET=utf8mb4  COMMENT='医院统计数据';

此表初始状态只有一个聚簇索引。

以下分不同索引情况，看一下COUNT(*)的执行计划。

1）在只有一个聚簇索引的情况下看一下执行计划。

EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;

结果：

关于执行计划的各个参数的含义，不在本文的讨论范围内，可自行了解。

这里只关注以下几个属性。

• type: 这里显示index，说明使用了索引。

• key：PRIMARY使用了主键索引。

• key_len: 索引长度8字节。

这里有很关键的一点：count(*)也会走索引，在当前情况下使用了聚簇索引。

好，再往下看。

2）存在一个非聚簇索引（二级索引）

给表添加一个hospital_code索引。

alter table hospital_statistics_data add index idx_hospital_code(hospital_code)

此时表中存在2个索引，主键 和 hospital_code。

同样的，再执行一下：

EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;

结果：

同样的，看一下 type、key和key_len三个字段。

是不是觉得有点“神奇”。

为何索引变成刚添加的idx_hospital_code了。

先别急着想结论，再看下面一种情况。

3）存在两个非聚簇索引（二级索引）

在上面的基础上，再添加一个二级索引。

alter table hospital_statistics_data add index idx_biz_type(biz_type)

此时表中存在3个索引，主键 、hospital_code 和 biz_type。

同样的，执行一下：

EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;

结果：

是不是更困惑了，索引又..又又...变了.

变成新添加的idx_biz_type。

先不说为何会产生以上的变化，继续往下分析。

在以上3个索引的基础上，分别看一下，count(1)、count(id)、count(index)、count(无索引)

这4种情况，与count(*)的执行计划有何区别。

• count(1)

• count(id) 对于样例表来说是,主键是pk_id

• count(index)

这里选取biz_type索引字段。

• count(无索引)

小结：

• count(index) 会使用当前index指定的索引。

• count(无索引) 是全表扫描，未走索引。

• count(1) , count(*), count(id) 一样都会选择idx_biz_type索引

看到这，你还觉得那些千篇一律的公众号文章的结论正确吗？

必要知识点

• mysql 分为service层和引擎层。

• 所有的sql在执行前会经过service层的优化，优化分为很多类型，简单的来说可分为成本和规则。

• 执行计划所反映的是service层经过sql优化后，可能的执行过程。并非绝对（免得有些人说我只看执行计划过于片面）。绝大多数情况执行计划是可信的。

• 索引类型分为聚簇索引和非聚簇索引（二级索引）。其中数据都是挂在聚簇索引上的，非聚簇索引上只是记录的主键id。

• 抛开数据内存，只谈数据量，都是扯淡。什么500w就是极限，什么2个表以上的join都需要优化了，什么is null不会走索引等，纯纯的放屁。

• 相信一点，编写mysql代码的人比，看此文章的大部分人都要优秀。他们会尽可能在执行前，对我这样菜逼写的乱七八糟的sql进行优化。

原因分析

其实原因非常非常简单，上面也说了，service层会基于成本进行优化。

并且，正常情况下，非聚簇索引所占有的内存要远远小于聚簇索引。所以问题来了，如果你是mysql的开发人员，你在执行count(*)查询的时候会使用那个索引？

我相信正常人都会使用非聚簇索引。

那如果存在2个甚至多个非聚簇索引又该如何选择呢？

那肯定选择最短的，占用内存最小的一个呀，在回头看看上面的实例，还迷惑吗。

同样都是非聚簇索引。idx_hospital_code的len是146字节；而idx_biz_type的len只有1。那还要选吗？

那为何count(*)走了索引，却还是很慢呢？

这里要明确一点，索引只是提升效率的一种方式，但不能完全的解决效率问题。count(*)有一个明显的缺陷，就是它要计算总数，那就意味着要遍历所有符合条件的数据，相当于一个计数器，在数据量足够大的情况下，即使使用非聚簇索引也无法优化太多。

官方文档：

InnoDBhandlesSELECT COUNT(*)andSELECT COUNT(1)operations in the same way. There is no performance difference.

简单的来说就是，InnoDB下 count(*) 等价于 count(1)

既然会自动走索引，那么上面那个所谓的速度排序还觉得对吗？ count(*)的性能跟数据量有很大的关系，此外最好有一个字段长度较短的二级索引。

拓展：

另外，多说一下，关于网上说的那些索引失效的情况，大多都是片面的，我这里只说一点。量变才能引起质变，索引的失效取决于你圈定数据的范围，若你圈定的数据量占整体数据量的比例过高，则会放弃使用索引，反之则会优先使用索引。但是此规则并不是完美的，有时候可能与你预期的不同，也可以通过一些技巧强制使用索引，但这种方式少用。

举个栗子：

通过上面这个表hospital_statistics_data，我进行了如下查询：

select * from hospital_statistics_data where hospital_code is not null;

此时这个sql会使用到hospital_code的索引吗？

这里也不卖关子了，若hospital_code只有很少一部分数据是null值，那么将不会走索引，反之则走索引。

原因就2个字：回表。

好比去买砂糖橘，如果你只买几斤，那么你随便挑筐里面好的就行。但是如果你要买一筐，我相信老板不会让你在里面一个个挑，而是一次给你一整筐，当然大家都不傻，都知道筐里里面肯定有那么几个坏果子。但是这样效率最高，而且对老板来说损失更小。

执行过程

摘抄自《从根上理解mysql》。我强烈推荐没有系统学过mysql的，看看这本书。

1.首先在server层维护一个count变量

2.server层向InnoDB引擎要第一条记录

3.InnoDB找到第一条二级索引记录，并返回给server层（注意：由于此时只是统计记录数量，所以并不需要回表）

4.由于COUNT函数的参数是*，MySQL会将*当作常数0处理。由于0并不是NULL，server层给count变量加1。

5.server层向InnoDB要下一条记录。

6.InnoDB通过二级索引记录的next_record属性找到下一条二级索引记录，并返回给server层。

7.server层继续给count变量加1。

8.重复上述过程，直到InnoDB向server层返回没记录可查的消息。

9.server层将最终的count变量的值发送到客户端。

总结

写完后还是心中挺郁闷的，现在能从公众号获取到的好文章越来越少了，现在已经是知识付费的时代了。

挺怀念刚工作的时候，那时候每天上午都花点时间看看公众号文章，现在全都是广告。哎！

不过也正常，谁也不能一直为爱发电。

学习还是建议多看看书籍，一般能成书的都不会太差。现在晚上能搜到的都是千篇一律的文章，对错不知。网上

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