MySQL实战45讲 14「终于解决」

MySQL实战45讲 14「终于解决」MySQL实战45讲 14 count(*) 的实现方式 执行 count(*) 操作时的优化 自己计数的方法 不同的 count 用法

MySQL实战45讲 14

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。

随着系统中记录数越来越多,select count(*) from t 语句执行得也会越来越慢

count(*) 的实现方式

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。

Q:为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样,也把数字存起来呢?

A: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。

举个例子:

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。

MySQL实战45讲 14「终于解决」

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

在执行 count(*) 操作时的优化

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

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。

Q:TABLE_ROWS 能代替 count(*) 吗?

A:show table status 命令输出结果是 TABLE_ROWS 。但是实际上,TABLE_ROWS 是从采样估算得来的,因此它很不准。所以,show table status 命令显示的行数也不能直接使用。

小结

  • 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。

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,只能自己计数

自己计数的方法以及优缺点

用缓存系统保存计数

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

存在问题:Redis 的数据不能永久地留在内存里,缓存系统可能会丢失更新

解决方法:找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。

存在问题:即使持久话存储,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。

解决方法: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,可以接受。

存在问题:即使 Redis 正常工作,这个值还是逻辑上不精确的

假设存在一个页面,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。

可能存在两种情况:

  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。

情况1:

MySQL实战45讲 14「终于解决」

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 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,就会出现数据不一致。

情况2:

MySQL实战45讲 14「终于解决」

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

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。

在数据库保存计数(优)

这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 C 中

解决了崩溃丢失的问题,InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。

解决计数不精确的问题,由于事务,存在不可见,逻辑上就是一致的。

MySQL实战45讲 14「终于解决」

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

Q: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?

A:

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

分析性能差别的原则

  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。

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,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。

Q: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

A: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,直接使用这种用法就可以了。

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(*)

Q:先前用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(insert into t),还是应该先更新计数表(update cnt_t)呢?

A:

并发系统性能的角度考虑,应该先插入操作记录,再更新计数表。

  • 更新计数表涉及到行锁的竞争,先插入再更新能最大程度地减少事务之间的锁等待,提升并发度。

PS:计数表保存了多个业务表的计数值不会导致行锁等待。

用一个计数表记录多个业务表的行数,也肯定会给表名字段加唯一索引。类似于下面这样的表结构:

CREATE TABLE `rows_stat` (
  `table_name` varchar(64) NOT NULL,
  `row_count` int(10) unsigned NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`table_name`)
) ENGINE=InnoDB;

在更新计数表的时候,一定会传入where table_name=$table_name,使用主键索引,更新加行锁只会锁在一行上而在不同业务表插入数据,是更新不同的行,不会有行锁。

原文地址:https://www.cnblogs.com/ydssx7/archive/2022/07/25/16517122.html

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/4976.html

(0)
上一篇 2023-05-28
下一篇 2023-05-28

相关推荐

  • Mysql的switch语句[亲测有效]

    Mysql的switch语句[亲测有效]select case status when 1 then ‘成功’ when 2 then ‘失败’ else ‘其他’ end from user case后面紧跟要被作为判断的字段 when…

    2023-03-31
    159
  • mysql简单语法_sql高级语法

    mysql简单语法_sql高级语法从一个表中复制列插入到指定的表中: # 字段的值必须一样 INSERT INTO table2 SELECT * FROM table1; select 子查询 where子查询 # 必须针对一个字…

    2023-03-18
    159
  • 数据库备份与恢复_mysql 定时备份

    数据库备份与恢复_mysql 定时备份在云计算的浪潮下,企业多将业务部署在云上。对于数据库中的数据,直接使用云数据库自带的备份功能实现备份,操作简单。但是云数据库备份数据的存储空间有限制,一旦超出存储量便自动关闭备份功能,运维人员往往也…

    2022-12-15
    154
  • Redis_技术_超详细入门教程

    Redis_技术_超详细入门教程Redis_技术_超详细入门教程 一. NoSQL概述 1.在说Redis之前,让我们先去了解NoSQL,为什么呢? 因为,主流NoSQL的产品中,就包含了我们即将学习的Redis 2. 什么是No…

    2023-02-09
    158
  • MySQL数据库多表查询

    MySQL数据库多表查询MySQL数据库多表查询 [toc] 多表查询 1. 查询结果来自于多张表,即多表查询 子查询 常用在WHERE子句中的子查询 1. 用于比较表达式中的子查询;子查询仅能返回单个值(查询s1表中大于平

    2022-12-21
    172
  • Python异常抛出

    Python异常抛出Python是一种高级语言,在编写代码时会存在各种潜在的错误,例如语法错误、拼写错误、逻辑错误等。在程序运行过程中也会存在各种异常情况,如文件读写异常、网络连接异常等。为了使程序能够更好地处理这些异常情况,Python提供了异常处理机制,允许开发者对异常进行捕获和处理。

    2024-09-12
    27
  • benchmarking purpose_olap oltp数据库区别

    benchmarking purpose_olap oltp数据库区别编者按: Benchmarking 作为一个衡量标尺,可从不同的维度来客观公正公平的评价相关产品,例如:对应数据测评而言,有 TPC-C、TPC-H,TP-DS 等等。现有的这些测评 TPC-X 标准

    2023-06-04
    147
  • 启动hadoop之后,主节点启动了,而从节点的datanode并没有启动的问题

    启动hadoop之后,主节点启动了,而从节点的datanode并没有启动的问题#记录以下遇到的这个问题2021.4.29 问题的起因还是在于hadoop安全模式的问题,我的安全模式之前出了问题,丢失了数据, 导致我每次启动hadoop集群,都需要自己手动关闭hadoop的安全模

    2023-04-14
    153

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注