Mysql实战(14):count(*)这么慢,我该怎么办?

在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条select count(*) from t 语句不就解决了吗?

但是,你会发现随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。

那么今天,我们就来聊聊 count(*) 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。

count(*) 的实现方式

你首先要明确的是,在不同的 MySQL 引擎中,count(*) 有不同的实现方式。

  • MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高;

  • 而 InnoDB 引擎就麻烦了,它执行 count(*) 的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数。

这里需要注意的是,我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*),如果加了 where 条件的话,MyISAM 表也是不能返回得这么快的。

在前面的文章中,我们一起分析了为什么要使用 InnoDB,因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面,InnoDB 都优于 MyISAM。我猜你的表也一定是用了 InnoDB 引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候,计算一个表的总行数会越来越慢的原因。

为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样,也把数字存起来呢

这是因为即使是在同一个时刻的多个查询,由于多版本并发控制(MVCC)的原因,InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里,我用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。

假设表 t 中现在有 10000 条记录,我们设计了三个用户并行的会话。

  • 会话 A 先启动事务并查询一次表的总行数;

  • 会话 B 启动事务,插入一行后记录后,查询表的总行数;

  • 会话 C 先启动一个单独的语句,插入一行记录后,查询表的总行数。

我们假设从上到下是按照时间顺序执行的,同一行语句是在同一时刻执行的。

你会看到,在最后一个时刻,三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数,但拿到的结果却不同。

这和 InnoDB 的事务设计有关系,可重复读是它默认的隔离级别,在代码上就是通过多版本并发控制,也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见,因此对于 count(*) 请求来说,InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断,可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。

备注:如果你对 MVCC 记忆模糊了,可以再回顾下第 3 篇文章《事务隔离:为什么你改了我还看不见?》和第 8 篇文章《事务到底是隔离的还是不隔离的?》中的相关内容。

当然,现在这个看上去笨笨的 MySQL,在执行 count(*) 操作的时候还是做了优化的。

你知道的,InnoDB 是索引组织表,主键索引树的叶子节点是数据,而普通索引树的叶子节点是主键值。所以,普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作,遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此,MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库系统设计的通用法则之一

如果你用过 show table status 命令的话,就会发现这个命令的输出结果里面也有一个 TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行,这个命令执行挺快的,那这个 TABLE_ROWS 能代替 count(*) 吗?

你可能还记得在第 10 篇文章《 MySQL 为什么有时候会选错索引?》中我提到过,索引统计的值是通过采样来估算的。实际上,TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的,因此它也很不准。有多不准呢,官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。所以,show table status 命令显示的行数也不能直接使用

到这里我们小结一下:

  • MyISAM 表虽然 count(*) 很快,但是不支持事务;

  • show table status 命令虽然返回很快,但是不准确;

  • InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。

那么,回到文章开头的问题,如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数,到底应该怎么办呢?答案是,我们只能自己计数。

接下来,我们讨论一下,看看自己计数有哪些方法,以及每种方法的优缺点有哪些。

这里,我先和你说一下这些方法的基本思路:你需要自己找一个地方,把操作记录表的行数存起来。

用缓存系统保存计数

对于更新很频繁的库来说,你可能会第一时间想到,用缓存系统来支持。

你可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1,每被删除一行 Redis 计数就减 1。这种方式下,读和更新操作都很快,但你再想一下这种方式存在什么问题吗?

没错,缓存系统可能会丢失更新。

Redis 的数据不能永久地留在内存里,所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样,仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行,Redis 中保存的值也加了 1,然后 Redis 异常重启了,重启后你要从存储 redis 数据的地方把这个值读回来,而刚刚加 1 的这个计数操作却丢失了。

当然了,这还是有解的。比如,Redis 异常重启以后,到数据库里面单独执行一次 count(*) 获取真实的行数,再把这个值写回到 Redis 里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况,这一次全表扫描的成本,还是可以接受的。

但实际上,将计数保存在缓存系统中的方式,还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作,这个值还是逻辑上不精确的

你可以设想一下有这么一个页面,要显示操作记录的总数,同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么,这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数,再到数据表里面取数据记录。

我们是这么定义不精确的:

  1. 一种是,查到的 100 行结果里面有最新插入记录,而 Redis 的计数里还没加 1;

  2. 另一种是,查到的 100 行结果里没有最新插入的记录,而 Redis 的计数里已经加了 1。

这两种情况,都是逻辑不一致的。

我们一起来看看这个时序图。

图 2 中,会话 A 是一个插入交易记录的逻辑,往数据表里插入一行 R,然后 Redis 计数加 1;会话 B 就是查询页面显示时需要的数据。

在图 2 的这个时序里,在 T3 时刻会话 B 来查询的时候,会显示出新插入的 R 这个记录,但是 Redis 的计数还没加 1。这时候,就会出现我们说的数据不一致。

你一定会说,这是因为我们执行新增记录逻辑时候,是先写数据表,再改 Redis 计数。而读的时候是先读 Redis,再读数据表,这个顺序是相反的。那么,如果保持顺序一样的话,是不是就没问题了?我们现在把会话 A 的更新顺序换一下,再看看执行结果。

你会发现,这时候反过来了,会话 B 在 T3 时刻查询的时候,Redis 计数加了 1 了,但还查不到新插入的 R 这一行,也是数据不一致的情况。

在并发系统里面,我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的,因为存在图中的这种操作序列,所以,我们说即使 Redis 正常工作,这个计数值还是逻辑上不精确的。

在数据库保存计数

根据上面的分析,用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么,如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 C 中,又会怎么样呢

首先,这解决了崩溃丢失的问题,InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。

备注:关于 InnoDB 的崩溃恢复,你可以再回顾一下第 2 篇文章《日志系统:一条 SQL 更新语句是如何执行的?》中的相关内容。

然后,我们再看看能不能解决计数不精确的问题。

你会说,这不一样吗?无非就是把图 3 中对 Redis 的操作,改成了对计数表 C 的操作。只要出现图 3 的这种执行序列,这个问题还是无解的吧?

这个问题还真不是无解的。

我们这篇文章要解决的问题,都是由于 InnoDB 要支持事务,从而导致 InnoDB 表不能把 count(*) 直接存起来,然后查询的时候直接返回形成的。

所谓以子之矛攻子之盾,现在我们就利用“事务”这个特性,把问题解决掉。

我们来看下现在的执行结果。虽然会话 B 的读操作仍然是在 T3 执行的,但是因为这时候更新事务还没有提交,所以计数值加 1 这个操作对会话 B 还不可见。

因此,会话 B 看到的结果里, 查计数值和“最近 100 条记录”看到的结果,逻辑上就是一致的。

不同的 count 用法

在前面文章的评论区,有同学留言问到:在 select count(?) from t 这样的查询语句里面,count()、count(主键 id)、count(字段) 和 count(1) 等不同用法的性能,有哪些差别。今天谈到了 count() 的性能问题,我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。

需要注意的是,下面的讨论还是基于 InnoDB 引擎的。

这里,首先你要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。

所以,count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。

至于分析性能差别的时候,你可以记住这么几个原则:

  1. server 层要什么就给什么;

  2. InnoDB 只给必要的值;

  3. 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”,其他“显而易见”的优化并没有做。

这是什么意思呢?接下来,我们就一个个地来看看。

对于 count(主键 id) 来说,InnoDB 引擎会遍历整张表,把每一行的 id 值都取出来,返回给 server 层。server 层拿到 id 后,判断是不可能为空的,就按行累加。

对于 count(1) 来说,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,判断是不可能为空的,按行累加。

单看这两个用法的差别的话,你能对比出来,count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说

  1. 如果这个“字段”是定义为 not null 的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为 null,按行累加;

  2. 如果这个“字段”定义允许为 null,那么执行的时候,判断到有可能是 null,还要把值取出来再判断一下,不是 null 才累加。

也就是前面的第一条原则,server 层要什么字段,InnoDB 就返回什么字段。

但是 count(*) 是例外,并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值。count(*) 肯定不是 null,按行累加。

看到这里,你一定会说,优化器就不能自己判断一下吗,主键 id 肯定非空啊,为什么不能按照 count(*) 来处理,多么简单的优化啊。

当然,MySQL 专门针对这个语句进行优化,也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了,而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了,你直接使用这种用法就可以了。

所以结论是:按照效率排序的话,count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(),所以我建议你,尽量使用 count()。

小结

今天,我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的,也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。

其实,把计数放在 Redis 里面,不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。而把计数值也放在 MySQL 中,就解决了一致性视图的问题。

InnoDB 引擎支持事务,我们利用好事务的原子性和隔离性,就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的原因之一。

最后,又到了今天的思考题时间了。

在刚刚讨论的方案中,我们用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到,因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是,从并发系统性能的角度考虑,你觉得在这个事务序列里,应该先插入操作记录,还是应该先更新计数表呢?

上期问题时间

上期我给你留的问题是,什么时候使用 alter table t engine=InnoDB 会让一个表占用的空间反而变大。

在这篇文章的评论区里面,大家都提到了一个点,就是这个表,本身就已经没有空洞的了,比如说刚刚做过一次重建表操作。

在 DDL 期间,如果刚好有外部的 DML 在执行,这期间可能会引入一些新的空洞。

提到了一个更深刻的机制,是我们在文章中没说的。在重建表的时候,InnoDB 不会把整张表占满,每个页留了 1/16 给后续的更新用。也就是说,其实重建表之后不是“最”紧凑的。

假如是这么一个过程:

  1. 将表 t 重建一次;

  2. 插入一部分数据,但是插入的这些数据,用掉了一部分的预留空间;

  3. 这种情况下,再重建一次表 t,就可能会出现问题中的现象。

转载自:https://time.geekbang.org/column/article/72775



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  • 作者:JJ(联系作者)
  • 发表时间:2021-02-24 17:35
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