* mysql中count和count(1)哪个效率高？ _mysql

公司来了一位架构师，看我用count(*)统计数据总数。
对我说，你怎么用count(*)统计数据， count(*)太慢了，要是把数据库搞垮了怎么搞，
用count(1) 。吓得我赶紧换成了count(1) 。
count(1) 性能就比count(*)高吗？
记得有次面试时，面试官也问我类似这样的问题， MySQL统计数据总数count(*)和count(1)哪个效率高？
今天来聊一聊count(1)和count(*)效率问题。
不同存储引擎的性能不一样我们不知道， Mysql常见的存储引擎有两种， MyISAM和Innodb ，
在这两种存储引擎下， MySQL对于使用count(*)返回结果的流程是不一样的。

在MyISAM引擎中，每张表的总行数是存储在磁盘上，所以当执行count(*)时，是直接从磁盘拿到这个值返回，能够快速返回。但要是在后面加了where查询条件时，统计总数也不是像想象中那么快了。
在Innodb引擎中，执行count(*) ，需要将数据一行一行地读，再统计总数。

看到这里，不知道你有没有这样的疑问：

为什么Innodb引擎不像MyISAM引擎一样把表总记录存储起来呢？

这个问题问得好，回答这个问题前，我们先了解下MVCC ，
【* mysql中count和count(1)哪个效率高？】什么是MVCC
全称：Multi-Version Concurrency Control 即多版本并发控制， MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问；在编程语言中实现事务内存。

MVCC 在 MySQL InnoDB 中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读。

文章插图

就是因为要实现多版本并发控制，所以才导致Innodb不能直接存储表总记录数。
因为每个事务获取到的一致性视图都是不一样的，所以返回的数据总记录也是不一致的。
举个例子说明下：
假如有一张用户表tb_user, 有三处正在查询用户的总数。
select count(*) from tb_user

文章插图

这时候每次查到的用户数总数可能不太一样。
这是因为每个用户会根据read view存储的数据来判断哪些数据是自己可见的，哪些是不可见的。
read view当执行SQL语句查询时会产生一致性视图，即read-view ，它是由查询的那一刻所有未提交事务ID组成的数组，和已经创建的最大事务ID组成的。

在这个数组中最小的事务ID被称之为min_id ，
最大事务ID被称之为max_id ，
而查询的数据结果就是根据read-view做对比从而得到快照。

于是就产生了以下的对比规则，这个规则就是使用当前的记录的trx_id跟read-view进行对比，规则如下：

如果落在trx_id<min_id ，表示该版本是已经提交的事务生成的，由于事务已经提交所以数据是可见的
如果落在trx_id>max_id ，表示该版本是由将来启动的事务生成的，是不可见的
如果落在trx_id 在min_id 和max_id 中间（min_id<=trx_id<=max_id）时

要是row的trx_id在数组中，表示该版本是由还没提交的事务生成的，不可见，但是当前自己的事务是可见的；
要是row的trx_id不在数组中，表明是提交的事务生成了该版本，是可见的。

读到这，相信你已经知道Innodb引擎为什么不像MyISAM引擎一样把表总记录存储起来了吧。因为 InnoDB 支持事务， MyISAM不支持事务。

在执行count(*)操作的时候还是做了优化的。
mysql对count(*)做了优化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。