【本人禿頂程序員】MySQL 全表 COUNT(*) 簡述

←←←←←←←←←←←← 快！點關注

「SELECT COUNT( ) FROM t」 是個再常見不過的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用規範中，咱們通常使用事務引擎 InnoDB 做爲(通常業務)表的存儲引擎，在此前提下，COUNT( )操做的時間複雜度爲 O(N)，其中 N 爲表的行數。

而 MyISAM 表中能夠快速取到表的行數。這些實踐經驗的背後是怎樣的機制，以及爲何須要/能夠是這樣，就是此文想要探討的。

先來看一下概況: MySQL COUNT( * ) 在 2 種存儲引擎中的部分問題：

下面就帶着這些問題，以 InnoDB 存儲引擎爲主來進行討論。

1、InnoDB 全表 COUNT( * )

主要問題:

• 執行過程是怎樣的？
• 如何計算 count？影響 count 結果的因素有哪些？
• count 值存在哪裏？涉及的數據結構是怎樣的？
• 爲何 InnoDB 只能經過掃表來實現 count( * )？(見本文最後的問題)
• 全表COUNT( * )做爲 table scan 類型操做的一個 case，有什麼風險？
• COUNT( )操做是否會像「SELECT 」同樣可能讀取大字段涉及的溢出頁？

1. 執行框架 – 循環: 讀取 + 計數

1.1 基本結論

• 全表掃描，一個循環解決問題。
• 循環內: 先讀取一行，再決定該行是否計入 count。
• 循環內是一行一行進行計數處理的。

1.2 說明

簡單 SELELCT-SQL 的執行框架，類比 INSERT INTO … SELECT 是一樣的過程。

下面會逐步細化如何讀取與計數 ( count++ ) 。

2. 執行過程

引述: 執行過程部分，分爲 4 個部分:

• COUNT( * ) 前置流程: 從 Client 端發 SQL 語句，到 MySQL-Server 端執行 SELECT 以前，爲後面的一些闡述作一鋪墊。
• COUNT( * ) 流程: 簡要給出代碼層面的流程框架及 2 個核心步驟的重點調用棧部分。
• 讀取一行: 可見性及 row_search_mvcc 函數，介紹可見性如何影響 COUNT( * ) 結果。
• 計數一行: Evaluate_join_record 與列是否爲空，介紹計數過程如何影響 COUNT( * ) 結果。

若是讀者但願直接看如何進行 COUNT( * )，那麼也能夠忽略 (1)，而直接跳到 (2) 開始看。

2.1 COUNT( * ) 前置流程回憶 – 從 Client 端發 SQL 到 sub_select 函數

爲了使看到的調用過程不太突兀，咱們仍是先回憶一下如何執行到 sub_select 函數這來的：

• MySQL-Client 端發送 SQL 語句，根據 MySQL 通訊協議封包發送。
• Mysql-Server 端接收數據包，由協議解析出 command 類型 ( QUERY ) 及 SQL 語句 ( 字符串 ) 。
• SQL 語句通過解析器解析輸出爲 JOIN 類的對象，用於結構化地表達該 SQL 語句。

PS: 這裏的 JOIN 結構，不只僅是純語法結構，而是已經進行了語義處理，粗略地說，彙總了表的列表 ( table_list )、目標列的列表 ( target_list )、WHERE 條件、子查詢等語法結構。
在全表 COUNT( )-case 中，table_list = [表「t」(別名也是「t」)]，target_list = [目標列對象(列名爲「COUNT( )」)]，固然這裏沒有 WHERE 條件、子查詢等結構。

• JOIN 對象有 2 個重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec()，分別用於進行查詢語句的優化 和 查詢語句的執行。

  • join->optimize()，優化階段 (稍後 myisam 下全表 count( * ) 操做會涉及這裏的一點內容)。
  • join->exec()，執行階段 ( 重點 )，包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操做的執行流程。
• join->exec() 通過若干調用，將調用到 sub_select 函數來執行簡單 SQL，包括 COUNT( * ) 。
• END of sub_select 。

2.2 COUNT( * ) 流程 ( 於 sub_select 函數中 )

上層的流程與代碼是比較簡單的，集中在 sub_select 函數中，其中 2 類函數分別對應於前面」執行框架」部分所述的 2 個步驟 – 讀取、計數。先給出結論以下：

• 讀取一行：從相對頂層的 sub_select 函數通過一番調用，最終全部分支將調用到 row_search_mvcc 函數中，該函數就是用於從 InnoDB 存儲引擎所存儲的 B+-tree 結構中讀取一行到內存中的一個 buf (uchar * ) 中，待後續處理使用。

這裏會涉及行鎖的獲取、MVCC 及行可見性的問題。固然對 於 SELECT COUNT( * ) 這類快照讀而言，只會涉及 MVCC 及其可見性，而不涉及行鎖。詳情可跳至「可見性與 row_search_mvcc 函數」部分。

• 計數一行: 代碼層面，將會在 evaluate_join_record 函數中對所讀取的行進行評估，看其是否應當計入 count 中 ( 便是否要 count++ )。

簡單來講，COUNT(arg) 自己爲 MySQL 的函數操做，對於一行來講，若括號內的參數 arg ( 某列或整行 ) 的值若不是 NULL，則 count++，不然對該行不予計數。詳情可跳至「 Evaluate_join_record 與列是否爲空」部分。

這兩個階段對 COUNT( * )結果的影響以下: (兩層過濾)

SQL 層流程框架相關代碼摘要以下:

1210 enum_nested_loop_state
 
1211 sub_select(JOIN *join, QEP_TAB *const qep_tab,bool end_of_records)
1212 {
1213   DBUG_ENTER("sub_select");
 
... ... // 此處省略1000字
 
1265   while (rc == NESTED_LOOP_OK && join->return_tab >= qep_tab_idx)
1266   {
1267     int error;
// 第一步，從存儲引擎中獲取一行；
1268     if (in_first_read)
1269     {
1270       in_first_read= false;
// 第一步，首次讀取，掃描第一個知足條件的記錄；
// 初始化cursor，從」頭」掃描到某個位置
// 相似: SELECT id FROM t LIMIT 1;
1271       error= (*qep_tab->read_first_record)(qep_tab);
1272     }
1273     else
// 第一步，後續讀取，在前次掃描的位置上繼續遍歷，找到一個知足條件的記錄；
// 相似: SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;
1274       error= info->read_record(info);
 
... ... // 此處省略1000字
 
// 第二步，處理剛剛取出的一行
1291       rc= evaluate_join_record(join, qep_tab);
... ... // 此處省略1000字
1303   DBUG_RETURN(rc);
1304 }

Q： 代碼層面，第一步驟(讀取一行)有 2 個分支，爲何？

A：從 InnoDB 接口層面考慮，分爲 「讀第一行」 和 「讀下一行」，是 2 個不一樣的執行過程，讀第一行須要找到一個 ( cursor ) 位置並作一些初始化工做讓後續的過程可遞歸。

正如咱們若是用腳本/程序來進行逐行的掃表操做，實現上就會涉及下面 2 個 SQL：

// SELECT id FROM t LIMIT 1; OR SELECT MIN(id)-1 FROM t; -> $last_id

// SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;

具體涉及到此例的代碼，SQL 層到存儲引擎層的調用關係，讀取階段的調用棧以下：(供參考)

sub_select 函數中從 SQL 層到 InnoDB 層的函數調用關係：(同顏色、同縮進 表示同一層)

Ø  (*qep_tab->read_first_record) ()

| -- > join_read_first(tab)
    | -- > tab->read_record.read_record=join_read_next;
    | -- > table->file->ha_index_init()
        | -- > handler::ha_index_init(uint idx, bool sorted)
            | -- > ha_innobase::index_init()
    | -- > table->file->ha_index_first()
        | -- > handler::ha_index_first(uint idx, bool sorted)
            | -- > ha_innobase::index_first()
                | -- > ha_innobase::index_read()
                    | -- > row_search_mvcc()
                    初始化cursor並將其放到一個有效的初始位置上;

Ø  info->read_record (info)

| -- > join_read_next(info)
    | -- > info->table->file->ha_index_next(info->record))
        | -- > handler::ha_index_next(uchar * buf)
            | -- > ha_innobase::index_next(uchar * buf)
                | -- > general_fetch(buf, ROW_SEL_NEXT, 0)
                    | -- > row_search_mvcc()
                        「向前」移動一次cursor;

咱們能夠看到，不管是哪個分支的讀取，最終都異曲同工於 row_search_mvcc 函數。

以上是對 LOOP 中的代碼作一些簡要的說明，下面來看 row_search_mvcc 與 evaluate_join_record 如何輸出最終的 count 結果。

2.3 行可見性及 row_search_mvcc 函數

這裏咱們主要經過一組 case 和幾個問題來看行可見性對 COUNT( * ) 的影響。

Q：對於「SELECT COUNT( * ) FROM t」或者「SELECT MIN(id) FROM t」操做，第一次的讀行操做讀到的是表 t 中 ( B+ 樹最左葉節點 page 內 ) 的最小記錄嗎？( ha_index_first 爲什麼也調用 row_search_mvcc 來獲取最小 key 值？)

A：不必定。即便是 MIN ( id ) 也不必定就讀取的是 id 最小的那一行，由於也一樣有行可見性的問題，實際上 index_read 取到的是 當前事務內語句可見的最小 index 記錄。這也反映了前面提到的 join_read_first 與 join_read_next 「異曲同工」到 row_search_mvcc 是理所應當的。

Q：針對圖中最後一問，若是事務 X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔離級別，且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( ) 執行過程當中 ( 僅掃描到 5 或 10 這條記錄 ) 完成的，那麼 X-count( ) 在事務 C-Insert ( 100 ) 完成後，可否在以後的讀取過程當中看到 100 這條記錄呢？

A：MySQL 採起」讀到什麼就是什麼」的策略，即 X-count( * ) 在後面能夠讀到 100 這條記錄。

2.4 evaluate_join_record 與列是否爲空

Q：某一行如何計入 count？
A：兩種狀況會將所讀的行計入 count:

• 若是 COUNT 函數中的參數是某列，則會判斷所讀行中該列定義是否 Nullable 以及該列的值是否爲 NULL；若二者均爲是，則不會計入 count，不然將計入 count。

  • e.g. SELECT COUNT(col_name) FROM t
  • col_name 能夠是主鍵、惟一鍵、非惟一鍵、非索引字段

• 若是 COUNT 中帶有 * ，則會判斷這部分的整行是否爲 NULL，若是判斷參數爲 NULL，則忽略該行，不然 count++。

  • e.g-1. SELECT COUNT(*) FROM t
  • e.g-2. SELECT COUNT(B.*) FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id

Q： 特別地，對於 SELECT COUNT(id) FROM t，其中 id 字段是表 t 的主鍵，則如何？
A：效果上等價於 COUNT( )。由於不管是 COUNT( )，仍是 COUNT ( pk_col ) 都是由於有主鍵從而充分判定索取數據不爲 NULL，這類 COUNT 表達式能夠用於獲取當前可見的錶行數。

Q： 用戶層面對 InnoDB COUNT( * ) 的優化操做問題

A：這個問題是業界熟悉的一個問題，掃描非空惟一鍵可獲得錶行數，但所涉及的字節數可能會少不少(在表的行長與主鍵、惟一鍵的長度相差較多時)，相對的 IO 代價小不少。

相關調用棧參考以下:

參考一:
 
evaluate_join_record()
 
| -- > rc= (*qep_tab->next_select)(join, qep_tab+1, 0);
    | -- > end_send_group(...)
        | -- > init_sum_functions(join->sum_funcs, join->sum_funcs_end[idx+1]))
            | -- > (*func_ptr)->reset_and_add()
                | -- > Item_sum::aggregator_clear()
                | -- > Item_sum::aggregator_add()
        | -- > update_sum_func(Item_sum **func_ptr)
            | -- > (*func_ptr)->add()
                | -- > Item_sum::aggregator_add()
 
參考二: (Item_sum::aggregator_add)
 
((Item_sum *) (*func_ptr))->aggregator_add()
 
| -- > (Item_sum *)this->aggr->add()
    | -- > ((Aggregator_simple *) aggr)->item_sum->add()
        | -- > if (! aggr->arg_is_null(false))
        | ------ > ((Item_sum_count *)aggr->item_sum)->count++;

2、數據結構:

Q：count 值存儲在哪一個內存變量裏？

A：SQL 解析後，存儲於表達 COUNT( ) 這一項中，((Item_sum_count)item_sum)->count

以下圖所示回顧咱們以前「COUNT( * )前置流程」部分提到的 JOIN 結構。

即 SQL 解析器爲每一個 SQL 語句進行結構化，將其放在一個 JOIN 對象 ( join ) 中來表達。在該對象中建立並填充了一個列表 result_field_list 用於存放結果列，列表中每一個元素則是一個結果列的 ( Item_result_field* ) 對象 ( 指針 ) 。

在 COUNT( )-case 中，結果列列表只包含一個元素，( Item_sum_count: public Item_result_field ) 類型對象 ( name = 「COUNT( )」)，其中該類所特有的成員變量 count即爲所求。

3、MyISAM 全表 COUNT( * )

因爲 MyISAM 引擎並不經常使用於實際業務中，僅作簡要描述以下：

• MyISAM-COUNT( * ) 操做是 O(1) 時間複雜度的操做。
• 每張 MyISAM 表中存放了一個 meta 信息-count 值，在內存中與文件中各有一份，內存中的 count 變量值經過讀取文件中的 count 值來進行初始化。
• SELECT COUNT( * ) FROM t 會直接讀取內存中的表 t 對應的 count 變量值。
• 內存中的 count 值與文件中的 count 值由寫操做來進行更新，其一致性由表級鎖來保證。
• 表級鎖保證的寫入串行化使得，同一時刻全部用戶線程的讀操做要麼被鎖，要麼只會看到一種數據狀態。

4、幾個問題

Q：MyISAM 與 InnoDB 在 COUNT( * ) 操做的執行過程在哪裏開始分道揚鑣？

• 共性：共性存在於 SQL 層，即 SQL 解析以後的數據結構是一致的，count 變量都是存在於做爲結果列的 Item_sum_count 類型對象中；返回給客戶端的過程也相似 – 對該 count 變量進行賦值並經由 MySQL 通訊協議返回給客戶端。
• 區別：InnoDB 的 count 值計算是在 SQL 執行階段進行的；而 MyISAM 表自己在內存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息，在 SQL 優化階段經過存儲引擎的標記給優化器一個 hint，代表該表所用的存儲引擎保存了精確行數，能夠直接獲取到，無需再進入執行器。

Q：InnoDB 中爲什麼沒法向 MyISAM 同樣維護住一個 row_count 變量？
A：從 MVCC 機制與行可見性問題中可獲得緣由，每一個事務所看到的行多是不同的，其 count( * ) 結果也多是不一樣的；反過來看，則是 MySQL-Server 端沒法在同一時刻對全部用戶線程提供一個統一的讀視圖，也就沒法提供一個統一的 count 值。

PS: 對於多個訪問 MySQL 的用戶線程 ( COUNT( * ) ) 而言，決定它們各自的結果的因素有幾個:

• 一組事務執行前的數據狀態(初始數據狀態)。
• 有時間重疊的事務們的執行序列 (操做時序，事務理論代表 併發事務操做的可串行化是正確性的必要條件)。
• 事務們各自的隔離級別(每一個操做的輸入)。

其中 一、2 對於 Server 而言都是全局或者說可控的，只有 3 是每一個用戶線程中事務所獨有的屬性，這是 Server 端不可控的因素，所以 Server 端也就對每一個 COUNT( * ) 結果不可控了。

Q：InnoDB-COUNT( * ) 屬 table scan 操做，是否會將現有 Buffer Pool 中其它用戶線程所需熱點頁從 LRU-list 中擠佔掉，從而其它用戶線程還需從磁盤 load 一次，忽然加劇 IO 消耗，可能對現有請求形成阻塞？
A：MySQL 有這樣的優化策略，將掃表操做所 load 的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界處 ( LRU 尾部約 3/8 處 )。這樣用戶線程所需的熱點頁仍然在 LRU-list-young 區域，而掃表操做不斷 load 的頁則會不斷沖刷 old 區域的頁，這部分的頁自己就是被認爲非熱點的頁，所以也相對符合邏輯。

PS: 我的認爲還有一種相似的優化思路，是限定掃描操做所使用的 Buffer Pool 的大小爲 O(1) 級別，但這樣作須要付出額外的內存管理成本。

Q：InnoDB-COUNT( ) 是否會像 SELECT FROM t 那樣讀取存儲大字段的溢出頁(若是存在)？

A：否。由於 InnoDB-COUNT( * ) 只須要數行數，而每一行的主鍵確定不是 NULL，所以只須要讀主鍵索引頁內的行數據，而無需讀取額外的溢出頁。

福利部分

歡迎Java工程師朋友們加入Java高級架構進階： 963944895，羣內提供免費的Java架構學習資料（裏面有高可用、高併發、高性能及分佈式、Jvm性能調優、Spring源碼，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料）合理利用本身每一分每一秒的時間來學習提高本身，不要再用"沒有時間「來掩飾本身思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給將來的本身一個交代！