MySQL 统计行数的 count
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
Count() 的实现
InnoDB 和 MyISAM 是 MySQL 常用的数据引擎，由于两者实现的不同，导致 count() 操作计算的效率也不同。
对于 MyISAM 来说，它把每个表的总行数都存在了磁盘上，因此使用 count(*) 计算时，效率很高直接返回结果。但如果加入了 where 条件，依然会进行搜索，所以效率是不高的。
对于 InnoDB 来说，在进行 count(*) 运算时，会把数据从引擎中一行行读出来，然后累计计数，自然表大了之后，效率就变低了。
那么，为什么 InnoDB 不能像 MyISAM 在表中记录呢？原因就在于 InnoDB 比 MyISAM 多了支持事务的特性，同时也需要一定的取舍。由于 MVCC 的控制，使得 MySQL 具有并发的能力，也就是说对于同一时刻，InnoDB 返回的表的行数是不一定的，事务看到的行数与开启后的一致性视图有关，换句话说，每个事务能看到的数据版本是不一样的，只能一行行拿出来进行判断。
像下面的事务，假设表 t 有 10000 条数据：
| Session A | Session B | Session C |
|---|---|---|
| select count(*) from t; | ||
| insert into t (); | ||
| begin; | ||
| insert into t(); | ||
| select count(*) from t; | select count(*) from t; | select count(*) from t; |
| 10000; | 结果是 10002 | 结果是 10001 |
对于 Session A 来说，Session B 未提交不可见，Session C 提交了，但是在 Session A 启动后提交的，也不可见。所以是 10000.
而对于 Session B 而言，Session C 在启动之前提交，自己又插入了一条，所以结果是 10002.
其实 InnoDB 在进行 count(*) 操作时，还是做了优化的，在进行 count(*) 操作时，由于普通索引会保存主键的 id 值，所以会找到最小的那颗普通索引树进行查找，而不是去遍历主键索引树。
在保证逻辑正确的前提下，减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则。
另外在使用 show table status 时，也可以查询出行数，而且速度很快，但需要注意的是，该命令是通过索引统计的值来采样估算的。官方文档说误差可以有 40%-50%.
但如果我们真的需要实时的获取的某个表的行数，应该怎么办呢？
手动保存表的数量
用缓存系统来保存计数
对于进行更新的表，可能会想到用缓存系统来支持。比如 Redis 里来保存某个表总行数。
每次插入数据库时，Redis 计数加一，相反则减一，这样看起来读写操作都很快，但会存在一些问题。
缓存系统会丢失更新：
对于 Redis 在内存中的数据，需要定期的同步到磁盘中，但对于 Redis 异常重启，就没有办法了。比如在 Redis 中插入后，Redis 重启，数据没有持久化到硬盘。这时可以在重启 Redis 后，从数据库执行下 count(*) 操作,然后更新到 Redis 中。一次全表扫描还是可行的。
逻辑不精确：
假设一个页面中，需要显示一张表的行数，以及每一条数据。在实现时，可以先从 Redis 取数量，然后从数据库里取记录。
但可能会出现这样的情况：
- 数据库查到 100 行结果里有最新插入的记录，而 Redis 计数里少 1.
- 数据库查到 100 行结果没有最新的记录，但 Redis 计数却多了 1.
| Session A | Session B | |
|---|---|---|
| 插入一条数据； | T1 | |
| 读 Redis 计数； | T2 | |
| 从数据库中查记录； | ||
| Redis 计数加 1; | T3 |
对于 Session B 来说，在 T2 时刻，会发现 Redis 的数量比数据库少 1 条。
| Session A | Session B | |
|---|---|---|
| Redis 计数加 1; | T1 | |
| 读 Redis 计数； | T2 | |
| 从数据库中查记录； | ||
| 插入一条数据； | T3 |
对于 Session B 来说，在 T2 时刻，会发现 Redis 的数量比数据库多 1 条。
其实产生问题的原因就是因为 Redis 和数据库查记录没有在同一个事务中。
用数据库保存
由于 InnoDB 引擎的支持，MySQL 本身是支持事务的，所以将 Redis 的插入操作换成在数据库的更新操作，就可以利用在RR级别下的事务特性，进而保证数据的精确性。
而且还有一点，由于 redo log 的支持，在 MySQL 发生异常时，是可以保证 crash-safe。
不同 count 用法的执行效率
count() 本身是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断。如果参数不是 NULL 的话，会一直累加，最后返回结果。
所以 count(*), count(id), count(1) 表示都是返回满足条件的结果集总行数。
而 count(字段)，则表示满足条件的数据行里，不为 NULL 的字段。
对于 count(id) 来说，InnoDB 会遍历整张表，把每行 id 取出来，给 server 层。Server 判断 id 是否为空，然后累加。
对于 count(1) 来说，InnoDB 会遍历整张表，但不取值。Server 层会自己放入 1，然后累加。
所以对于 count(1) 的执行会比 count(*) 要快，少了解析数据行以及拷贝字段值的操作。
对于 count(字段) 来说，如果字段定义时是 not null, 会一行行读出，并判断不能为 null，然后累加。如果定义时可以为 null，执行时，需要将值去除，判断不是 null 才累加。
count(*) 除外，专门做了优化，不取值，直接按行累加，并且会找到最小的索引树进行计算。
总结
MySQL count() 函数的执行效率和底层的数据引擎有关。MyISAM 不加 where 条件，查询会很快，但不支持事务。InnoDB 支持事务，由于 MVCC 的实现，导致每次查询都需要一行行的扫描，效率不高。
解决方法可以通过设计外部缓存如 Redis，保存记录。但存在异常重启和数据不准确的情况。可以通过在 InnoDB 中新建一张表，保存记录这样的解决方案。
最后，InnoDB 对 count(*) 做了独立的优化，而其他的 count 操作，则需要额外的操作。
