黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-11-17
这篇文章主要介绍“count(*)很慢的原因是什么”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“count(*)很慢的原因是什么”文章能帮助大家解决问题。
以下所有的内容均是基于,mysql 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。
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) COLLATEutf8mb4_general_ciNOT 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 COLLATEutf8mb4_general_ciDEFAULT 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, PRIMARYKEY (`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:
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 indexidx_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(*) fromhospital_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
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。
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。
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。
关于“count(*)很慢的原因是什么”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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