納尼？MySQL 中 count(*) 比 count(1) 快？

今天有人跟我講 Mysql 中 count(1) 比 count(*) 快，這能忍？必須得和他掰扯掰扯。

聲明：以下討論基于 InnoDB 存儲引擎，MyISAM 因為情況特殊我在文末會單獨說一下。

先說結論：這兩個性能差別不大。

1.實踐

我準備了一張有 100W 條數據的表，表結構如下：

CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(255) DEFAULT NULL, `address` varchar(255) DEFAULT NULL, `password` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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可以看到，有一個主鍵索引。

我們來用兩種方式統計一下表中的記錄數，如下：

可以看到，兩條 SQL 的執行效率其實差不多，都是 0.14s。

再來看另外兩個統計：

id 是主鍵，username 以及 address 則是普通字段。

可以看出，用 id 來統計，也有一丟丟優勢。松哥這里因為測試數據樣板比較小，所以效果不明顯，小伙伴們可以加大測試數據量，那么這種差異會更加明顯。

那么到底是什么原因造成的這種差異，接下來我們就來簡單分析一下。

2. explain 分析

我們先用 explain 來看下這幾個 SQL 不同的執行計劃：

可以看到，前三個統計方式的執行計劃是一樣的，后面兩個是一樣的。

我這里和大家比較下 explain 中的不同項：

type：前三個的 type 值為 index，表示全索引掃描，就是把整個索引過一遍就行（注意是索引不是整個表）；后兩個的 type 值為 all，表示全表掃描，即不會使用索引。

key：這個表示 Mysql 決定采用哪個索引來優化對該表的訪問，PRIMARY 表示利用主鍵索引，NULL 表示不用索引。

key_len：這個表示 MySQL 使用的鍵長度，因為我們的主鍵類型是 INT 且非空，所以值為 4。

Extra：這個中的 Using index 表示優化器只需要通過訪問索引就可以獲取到需要的數據（不需要回表）。

通過 explain 我們其實也能大概看出來前三種統計方式的執行效率是要高一些的（因為用到了索引），而后面兩種的統計效率相對來說要低一些的（沒用索引，需要全表掃描）。

僅有上面的分析還不夠，我們再來從原理角度來分析一下。

3. 原理分析

3.1 主鍵索引與普通索引

在開始原理分析以前，我想先帶領大家看一下 B+ 樹，這對于我們理解接下來的內容有重要作用。

大家都知道，InnoDB 中索引的存儲結構都是 B+ 樹（至于什么是 B+ 樹，和 B 樹有什么區別，這個本文就不討論了，這兩個單獨都能整出來一篇文章），主鍵索引和普通索引的存儲又有所不同，如下圖表示主鍵索引：

可以看到，在主鍵索引中，葉子結點保存了每一行的數據。

而在普通索引中，葉子結點保存的是主鍵值，當我們使用普通索引去搜索數據的時候，先在葉子結點中找到主鍵，再拿著主鍵去主鍵索引中查找數據，相當于做了兩次查找，這也就是我們平常所說的回表操作。

3.2 原理分析

不知道小伙伴們有沒有注意過，我們學習 MySQL 的時候，count 函數是歸在聚合函數那一類的，就是 avg、sum 等，count 函數和這些歸在一起，說明它也是一個聚合函數。

既然是聚合函數，那么就需要對返回的結果集進行一行行的判斷，這里就涉及到一個問題，返回的結果是啥？我們分別來看：

對于 select count(1) from user; 這個查詢來說，InnoDB 引擎會去找到一個最小的索引樹去遍歷（不一定是主鍵索引），但是不會讀取數據，而是讀到一個葉子節點，就返回 1，最后將結果累加。

對于 select count(id) from user; 這個查詢來說，InnoDB 引擎會遍歷整個主鍵索引，然后讀取 id 并返回，不過因為 id 是主鍵，就在 B+ 樹的葉子節點上，所以這個過程不會涉及到隨機 IO（并不需要回表等操作去數據頁拿數據），性能也是 OK 的。

對于 select count(username) from user; 這個查詢來說，InnoDB 引擎會遍歷整張表做全表掃描，讀取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定義時候設置了 not null，那么直接統計 username 的個數；如果 username 在定義的時候沒有設置 not null，那么就先判斷一下 username 是否為空，然后再統計。

最后再來說說 select count(*) from user; ，這個 SQL 的特殊之處在于它被 MySQL 優化過，當 MySQL 看到 count(*) 就知道你是想統計總記錄數，就會去找到一個最小的索引樹去遍歷，然后統計記錄數。

因為主鍵索引（聚集索引）的葉子節點是數據，而普通索引的葉子節點則是主鍵值，所以普通索引的索引樹要小一些。然而在上文的案例中，我們只有主鍵索引，所以最終使用的就是主鍵索引。

現在，如果我修改上面的表，為 username 字段也添加索引，然后我們再來看 explain select count(*) from user; 的執行計劃：

可以看到，此時使用的索引就是 username 索引了，和我們前面的分析結果是一致的。

從上面的描述中我們就可以看出，第一個查詢性能最高，第二個次之（因為需要讀取 id 并返回），第三個最差（因為需要全表掃描），第四個的查詢性能則接近第一個。

4. MyISAM 呢？

可能有小伙伴知道，MyISAM 引擎中的 select count(*) from user; 操作執行起來是非常快的，那是因為 MyISAM 把表中的行數直接存在磁盤中了，需要的時候直接讀取出來就行了，所以非常快。

MyISAM 引擎之所以這樣做，主要是因為它是不支持事務的，所以它的統計實際上就非常容易，添加一行記錄一行就行了。

而我們常用的 InnoDB 卻不能這樣做！為啥？因為 InnoDB 支持事務！為了支持事務，InnoDB 引入了 MVCC 多版本并發控制，所以在數據讀取的時候可能會有臟讀、幻讀以及不可重復讀等問題，具體可以參考 https://www.bilibili.com/video/BV14L4y1B7mB 視頻。

所以，InnoDB 需要將每一行數據拿出來，判斷該行數據對當前會話是否可見，如果可見，就統計該行數據，否則不予統計。

當然，MySQL 中的 MVCC 實際上是一個非常宏大的話題，松哥以后有空了再和大家詳細介紹 MVCC。

好啦，現在小伙伴們懂了吧？有問題歡迎留言討論。

MySQL SQL

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