mysql的统计数据count

1、count原理

count()方法的目的是计算当前sql语句查询得到的非NULL的行数。

count方法的大原则是server层会从innodb存储引擎里读来一行行数据，并且只累计非null的值。但这个过程，根据count()方法括号内的传参，有略有不同。

2、count使用对比

2.1、count(*)

select count(*) from table

myisam存储引擎: myisam引擎的数据表里有个记录当前表里有几行数据的字段，直接读这个字段返回就好了，因此速度快得飞起。

innodb引擎的数据表，则会选择体积最小的索引树，然后通过遍历叶子节点的个数挨个加起来，这样也能得到全表数据。

为什么innodb不能像myisam那样实现count()方法?

innodb引擎通过MVCC实现了可重复隔离级别，事务开启后，多次执行同样的select快照读，要能读到同样的数据。

因此由于事务隔离级别的存在，不同的事务在同一时间下，看到的表内数据行数是不一致的，因此innodb，没办法，也没必要像myisam那样单纯的加个count字段信息在数据表上。

server层拿到innodb返回的行数据，不对里面的行数据做任何解析和判断，默认取出的值肯定都不是null，直接行数+1。

2.2、count(1)

server层拿到innodb返回的行数据，每行放个1进去，默认不可能为null，直接行数+1.

2.3、count(某个列字段)

由于指明了要count某个字段，innodb在取数据的时候，会把这个字段解析出来返回给server层，所以会比count(1)和count(*)多了个解析字段出来的流程。

如果这个列字段是主键id，主键是不可能为null的，所以server层也不用判断是否为null，innodb每返回一行，行数结果就+1.
如果这个列是普通索引字段，innodb一般会走普通索引，每返回一行数据，server层就会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。当然如果建表sql里字段定义为not null的话，那就不用做这一步判断直接+1。
如果这个列没有加过索引，那innodb可能会全表扫描，返回的每一行数据，server层都会判断这个字段是否为null，不是null的情况下+1。同上面的情况一样，字段加了not null也就省下这一步判断了。
理解了原理后我们大概可以知道他们的性能排序是

count(*) ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)

总结
mysql用count方法查全表数据，在不同的存储引擎里实现不同，myisam有专门字段记录全表的行数，直接读这个字段就好了。而innodb则需要一行行去算。
性能方面 count() ≈ count(1) > count(主键id) > count(普通索引列) > count(未加索引列)，但哪怕是性能最好的count()，由于实现上就需要一行行去算，所以数据量大的时候就是不给力。
如果确实需要获取行数，且**可以接受不那么精确的行数（只需要判断大概的量级）**的话，那可以用explain里的rows，这可以满足大部分的监控场景，实现简单。
如果要求行数准确，可以建个新表，里面专门放表行数的信息。
如果对实时性要求比较高的话，可以将更新行数的sql放入到对应事务里，这样既能满足事务隔离性，还能快速读取到行数信息。
如果对实时性要求不高，接受一小时或者一天的更新频率，那既可以自己写脚本遍历全表后更新行数信息。也可以将通过监听binlog将数据导入hive，需要数据时直接通过hive计算得出。

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/571787293