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焦点热文:count(1)计算一共有多少个字段?count(1)计算一共有多少个固定值?

来源:CSDN 时间:2023-02-27 08:12:56

网上的说法参差不齐啊,想找到个说法还真难:

count(1),其实就是计算一共有多少符合条件的行。1并不是表示第一个字段,而是表示一个固定值。 其实就可以想成表中有这么一个字段,这个字段就是固定值1,count(1),就是计算一共有多少个1. 同理,count(2),也可以,得到的值完全一样,count("x"),count("y")都是可以的。一样的理解方式。在你这个语句理都可以使用,返回的值完全是一样的。就是计数。 count(*),执行时会把星号翻译成字段的具体名字,效果也是一样的,不过多了一个翻译的动作,比固定值的方式效率稍微低一些。

如果实在理解不了:就记住它是用来统计有多少个的就行了~


【资料图】

一、执行结果

count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数

二、执行计划

MyISAM与InnoDB,正如在不同的存储引擎中,count(*)函数的执行是不同的

在MyISAM存储引擎中,count()函数是直接读取数据表保存的行记录数并返回,效率很高,但是如果添加了where条件的话,MyISAM表也不能返回得很快。

在InnoDB存储引擎中,count(*)函数是先从内存中读取表中的数据到内存缓冲区,然后扫描全表获得行记录数。在使用count函数中加上where条件时,在两个存储引擎中的效果是一样的,都会扫描全表计算某字段有值项的次数。

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。因此表有二级索引,则使用二级索引key_len最小的索引进行扫描,尽管这个二级索引的key_len的值大于主键,都使用二级索引。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。

count(字段)

1、如果这个字段定义为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,按行累计加1

2、如果这个字段定义允许为null,一行行地从记录里面读出这个字段,执行的时候还要判断是否为null,不为null的按行累计加1,返回累加值

三、执行效率

1、如果在开发中确实需要用到count()聚合,那么优先考虑count(*),因为mysql本身对于count(*)做了特别的优化处理。

有主键或联合主键的情况下,count(*)略比count(1)快一些。  没有主键的情况下count(1)比count(*)快一些。  如果表只有一个字段,则count(*)是最快的。

2、使用count()聚合函数后,最好不要跟where age = 1;这样的条件,会导致不走索引,降低查询效率。除非该字段已经建立了索引。使用count()聚合函数后,若有where条件,且where条件的字段未建立索引,则查询不会走索引,直接扫描了全表。

3、count(字段),非主键字段,这样的使用方式最好不要出现,因为它不会走索引。

count(主键ID)比count(1)慢的原因?

对于 count(主键 ID) 来说,InnoDB 引擎会遍历主键索引树,把每一行的ID值取出来,返回给server层,server层拿到ID后,判断是不可能为空的,按行累加加1,最后返回累计值。

对于count(1),InnoDB引擎会扫描主键索引树,但不取值,server层对于返回的每一行,按行累计加1,判断不可能为NULL,返回累计值。

从InnoDB引擎层返回ID会涉及到解析数据行、拷贝字段值的操作,因此count(主键 ID)执行要比count(1)执行慢。

count(主键id)走主键索引的时候效率较count(*)差的原因?

平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询,那么索引基数大的索引必然效率很高(符合走主键索引查找速度最快的原则)。

但是在做count(*)的时候并没有检索具体的一行或者一个范围,那么选择基数小的索引对count操作效率会更高。在做count操作的时候,mysql会遍历每个叶子节点,所以基数越小,效率越高。mysql非聚簇索引叶子节点保存指向主键ID的指针,所以需要检索两遍索引。但是这里相对于遍历主键索引,即使检索两遍索引效率也比单纯的检索主键索引快。

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,索引普通索引树小很多,索引长度越小树的大小就越小。

看看大神怎么说~:

count(*) 的实现方式

首先,我们来看下它的实现方式。

MySQL 中,不同的存储引擎,count(*) 的实现方式是不同的。

1、MyISAM 引擎,比较简单粗暴,直接将表的总行数存储在磁盘上,因此效率很高;

2、InnoDB 引擎中,执行时,需要一行行的把数据查出来,然后累加;

为啥 MyISAM 就可以这样做呢?因为它不支持事务啊,不用担心数据不一致的问题。

而 InnoDB 就不一样了。

由于 MVCC 的存在,InnoDB 在当前执行环境下,对一共有多少数据行是不确定的,比如:

假设,表 t 中有 1000 条数据,有下面三个用户并行的会话:

1、A 启动事务,查询表的总行数;

2、C 直接插入一条数据,然后查询总行数;

3、B 启动事务,插入一条数据,然后查询总行数;

4、C 查询总行数;

注意,上面启动的事务都没有提交。

A、B、C 查询的结果都不相同。

B 读到的是 1002,是因为可重复读隔离级别的存在,而 C 未开启事务,因此无法看到别的事务的更新;

综上,InnoDB 引擎中,在每一个会话中,都需要逐行读取数据,然后计数返回总行数。

InnoDB 对 count(*) 的优化

InnoDB 中,主键索引存储的是数据,辅助索引存储的只是主键值。

因此,辅助索引比主键索引小得多,轻量得多。

这种情况下,InnoDB 在执行 count(*) 时,就会判断使用哪个索引,会选择最小的树来进行遍历。

小结

1、由于 MyISAM 引擎不需要支持事务,因此可以快速返回 count(*);

2、show table status 命令虽然返回很快,但是不准确;

3、InnoDB 执行 count(*) 时会遍历全表,因此性能较差;

count(*)、count(1)、count(主键)、count(字段)的区别

以下,基于 InnoDB。

含义区别

count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,会逐行判断,若返回的不是 NULL,就会加 1,否则不加。

因此,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。

性能区别

分析性能,考虑以下几个原则:

1、server 层要什么就会返回什么;

2、InnoDB 只返回必要的值;

3、优化器只优化了 count(*)

对于 count(主键id),InnoDB 会遍历全表,取每行的主键 id,返回给 server 层,server 层拿到数据后,进行判断累加。

对于 count(1),InnoDB 仍遍历全表,但是不取值,server 层对返回的每一行数据新增一个 1,然后进行判断累加;

因此,count(1) 要更快些,因为无需取值。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):

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。

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。

结论: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(*)。<="" p="">

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