#头条创作挑战赛#

统计一个表的数据量是经常遇到的需求，但是不同的表设计及不同的写法，统计性能差别会有较大的差异，下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况，否则影响测试结果）。

01、准备工作

为了后续测试工作的进行，先准备几张用于测试的表及数据，为了使测试数据具有参考意义，建议测试表的数据量大一点，以免查询时间太小，因此，可以继续使用之前常用的连续数生成大法，如下：

/* 创建连续数表 */CREATE TABLE nums(id INT primary key);/* 生成连续数的存储过程,优化过后的 */DELIMITER $$CREATE  PROCEDURE `sp_createNum`(cnt INT )BEGIN    DECLARE i INT  DEFAULT 1;    TRUNCATE TABLE nums;    INSERT INTO nums SELECT i;    WHILE i < cnt DO      BEGIN        INSERT INTO nums SELECT id + i FROM nums WHERE id + i<=cnt;        SET i = i*2;      END;    END WHILE;END$$DELIMITER ;

生成数据，本次准备生成1kw条记录

/* 调用存储过程 */mysql> call sp_createNum(10000000);Query OK, 1611392 rows affected (32.07 sec)

如果逐条循环，那时间相当长，大家可以自行测试，参考链接 效率提升16800倍的连续整数生成方法

1.1 创建innodb表

生成3张表innodb表，如下：

nums_1表只有字符串主键字段

/*  生成只有一个字符串类型字段主键的表nums_1 */mysql> create table  nums_1 (p1 varchar(32) primary key ) engine=innodb;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)/*  导入数据,将id通过md5函数转换为字符串 */mysql> insert into  nums_1 select md5(id) from nums;Query OK, 10000000 rows affected (1 min 12.63 sec)Records: 10000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

nums_2表有5个字段 ，其中主键为字符串类型字段的p1，其他字段为整型的id，非空的c1,可为空的c2,可为空的c3。

其中c1,c2字段内容完全一致，差别是字段约束不一样（c1不可为空，c2可为空），c3与c1,c2的差别在于c1中aa开头的值在c3中为null,其他内容一样。

/* 创建表nums_2 */mysql> create table nums_2(p1 varchar(32) primary key ,id int ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;Query OK, 0 rows affected (1.03 sec)/*导入数据 */mysql> insert into  nums_2(id,p1,c1,c2,c3) select id,md5(id),left(md5(id),10),left(md5(id),10),if(,left(md5(id),10) like 'aa%',null,,left(md5(id),10)) from nums;Query OK, 10000000 rows affected (5 min 6.68 sec)Records: 10000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

nums_3表的内容与nums_2完全一样，区别在于主键字段不一样，c3表为整型的id

/*  创建表nums_3 */mysql> create table nums_3(p1 varchar(32) ,id int primary key  ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=innodb;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)/* 因为内容完全一致，直接从nums_2 中导入 */mysql> insert into nums_3 select  * from nums_2;Query OK, 10000000 rows affected (3 min 18.81 sec)Records: 10000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

再创建一张MyISAM的表，表结构及内容均与nums_2也一致，只是引擎为MyISAM。

/* 创建MyISAM引擎的nums_4表*/mysql> create table nums_4(p1 varchar(32) not null  primary key ,id int  ,c1 varchar(10) not null, c2 varchar(10),c3 varchar(10)) engine=MyISAM;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)/* 直接从nums_2表导入数据 */mysql> insert into nums_4 select  * from nums_2;Query OK, 10000000 rows affected (3 min 16.78 sec)Records: 10000000  Duplicates: 0  Warnings: 0

查询一张表的数据量有如下几种：

查询大致数据量，可以查统计信息，2.1中会介绍具体方法精确查找数据量，则可以通过count(主键字段），count(*), count(1) [这里的1可以替换为任意常量]2.1 非精确查询

如果只是查一张表大致有多少数据，尤其是很大的表 只是查询其表属于什么量级的（百万、千万还是上亿条），可以直接查询统计信息，查询方式有如下几种：

查询索引信息，其中Cardinality 为大致数据量（查看主键PRIMARY行的值，如果为多列的复合主键，则查看最后一列的Cardinality 值）

mysql> show index from nums_2;+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table  | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| nums_2 |          0 | PRIMARY  |            1 | p1          | A         |     9936693 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+1 row in set (0.00 sec)

查看表状态，其中Rows为大致数据量

mysql> show table status like  'nums_2';+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+| Name   | Engine | Version | Row_format | Rows    | Avg_row_length | Data_length | Max_data_length | Index_length | Data_free | Auto_increment | Create_time         | Update_time | Check_time | Collation       | Checksum | Create_options | Comment |+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+| nums_2 | InnoDB |      10 | Dynamic    | 9936693 |            111 |  1105182720 |               0 |   2250178560 |   4194304 |           NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL        | NULL       | utf8_general_ci |     NULL |                |         |+--------+--------+---------+------------+---------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------+1 row in set (0.00 sec)

直接查看STATISTICS或TABLES表，内容与查看索引信息或表状态类似，其中TABLE_ROWS的内容为大致的数据量

mysql> select   * from  information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name like  'nums_2';+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME         | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| def           | testdb       | nums_2     | BASE TABLE | InnoDB |      10 | Dynamic    |    9936693 |            111 |  1105182720 |               0 |   2250178560 |   4194304 |           NULL | 2020-04-04 19:31:34 | NULL        | NULL       | utf8_general_ci |     NULL |                |               |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+-------------+------------+-----------------+----------+----------------+---------------+1 row in set (0.00 sec)

注意：

innodb引起的表通过以上3种方式均可查询对应表的大致数据量，且结果相同，因为均是取自相同的统计信息MyISAM表的结果是精确值（表数据量，不包含其他字段）

mysql> select   * from  information_schema.tables where table_schema='testdb' and table_name like  'nums_4';+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | ENGINE | VERSION | ROW_FORMAT | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | AUTO_INCREMENT | CREATE_TIME         | UPDATE_TIME         | CHECK_TIME          | TABLE_COLLATION | CHECKSUM | CREATE_OPTIONS | TABLE_COMMENT |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+| def           | testdb       | nums_4     | BASE TABLE | MyISAM |      10 | Dynamic    |   10000000 |             75 |   759686336 | 281474976710655 |    854995968 |         0 |           NULL | 2020-04-04 19:20:23 | 2020-04-04 19:21:45 | 2020-04-04 19:23:45 | utf8_general_ci |     NULL |                |               |+---------------+--------------+------------+------------+--------+---------+------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+----------------+---------------------+---------------------+---------------------+-----------------+----------+----------------+---------------+1 row in set (0.00 sec)

因为2.1中innodb的表查询的结果都是统计值，非准备值，实际工作中大多数情况下需要统计精确值，那么查询精确值的方法有如下几种，且所有引擎的表都适用。

count(主键）

mysql> select count(p1) from nums_2;+-----------+| count(p1) |+-----------+|  10000000 |+-----------+1 row in set (1.60 sec)

count(1)

其中的1可以是任意常量，例如 count(2),count('a‘）等

mysql> select count(1) from nums_2;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.45 sec)

count(*)

mysql> select count(*) from nums_2;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.52 sec)

对比 count(主键） count(1) count(*) count（非空字段） count（可为空字段） 性能对比

3.1 MyISAM引擎表3.1.1 查询整张表数据量

如果想精确查询一张MyISAM表的数据量，使用 count(主键） count(1) count(*) 效率均一致，直接查出准确结果，耗时几乎为0s

mysql> select count(p1) from nums_4;+-----------+| count(p1) |+-----------+|  10000000 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(1) from nums_4;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select count(*) from nums_4;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (0.00 sec)

执行计划也均一致，可以看出没有通过主键或其他索引扫描的方式统计

mysql> explain select count(*) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select count(p1) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select count(1) from nums_4;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

小结：

MyISAM的方法查整表数据量效率情况为 count(主键）= count(1) = count(*)

3.1.2 查询部分数据

查询部分数据的时候则无法直接从统计信息获取，因此耗时情况大致如下：

mysql> select count(p1) from nums_4 where  p1 like 'aa%';+-----------+| count(p1) |+-----------+|     39208 |+-----------+1 row in set (0.14 sec)mysql> select count(1) from nums_4 where  p1 like 'aa%';+----------+| count(1) |+----------+|    39208 |+----------+1 row in set (0.13 sec)mysql> select count(*) from nums_4 where p1 like 'aa%';+----------+| count(*) |+----------+| 39208 |+----------+1 row in set (0.13 sec)

执行计划其实均一样：

mysql> explain select count(1) from nums_4 where  p1 like 'aa%';+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows  | filtered | Extra                    |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+|  1 | SIMPLE      | nums_4 | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 98      | NULL | 42603 |   100.00 | Using where; Using index |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+----------+--------------------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

小结： MyISAM引擎表统计部分数据的时候直接得出数据量，也许扫描数据进行统计，几种写法效率相近。

3.2 innodb引擎表

innodb引擎因为要支持MVCC，因此不能整表数据量持久化保存，每次查询均需遍历统计，但是不同的写法，查询效率是有差别的，后面将进行不同维度进行对比。

3.2.1 不同写法的性能对比

通过 count(主键),count(1) , count(*) 对比查询效率

mysql> select count(p1) from nums_2  ;+-----------+| count(p1) |+-----------+|  10000000 |+-----------+1 row in set (1.68 sec)mysql> select count(1) from nums_2  ;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.37 sec)mysql> select count(*) from nums_2  ;+----------+| count(*) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.38 sec)

简单的对比发现，查询性能结果为 count(主键) < count(1) ≈ count(*)

但是查看执行计划都是如下情况

mysql> explain select count(p1) from nums_2;+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+| id | select_type | table  | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | nums_2 | NULL       | index | NULL          | PRIMARY | 98      | NULL | 9936693 |   100.00 | Using index |+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+---------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

但是查询效率不一样，原因在于统计的方式不一样，如下：

count(主键)：innodb引擎根据对应的索引遍历整张表，把每一行的主键值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到主键字段后，判断是不为空的（此处其实可以优化），就按行累加。count(1)：也是遍历整张表，因为每行的结果都是1（非空），所以可以直接计数，无需判断是否为空。count(*): innodb引擎做了优化处理的，此种方式和count(1)类似，直接按行累计统计3.2.2 主键字段类型不同性能对比

nums_2与nums_3内容相同，区别在于num_3的主键字段是整型的id字段，现在对比主键字段不同时查询性能的差别

mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_2;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (2.02 sec)mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.69 sec)

测试发现，相同内容数据的表表主键不同，性能存在差异，且，查询时主键（索引）字段类型小的时候查询效率更好。

注：如果nums_2的id字段上添加索引后，会发现查询会走id的索引，原因在于主键索引（聚集索引）的类型是varchar(32),而id是int,索引的大小不一样，走整型的索引IO开销会少。

因此，建议MySQL的主键使用自增id作为主键（优势不仅在数据统计上，有机会在讲解）。

3.2.3 表大小不同的对比

准备工作中的nums_1 与nums_3差别在于主键都是整型的id 但是nums_3的字段更多，也就是说表更大，查询效率对比如下：

mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_1;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.61 sec)mysql> select /* SQL_NO_CACHE */count(1) from nums_3;+----------+| count(1) |+----------+| 10000000 |+----------+1 row in set (1.67 sec)

查询时间仅供参考，取决于机器性能。

由此可见表大小不同，查询效率也不同，表越小查询效率越高。

3.2.4 count(普通字段）

因为nums_3表的c2字段允许为空，但是内容均不为空，c3字段允许为空，但是存在内容为空的情况。现在将nums_3表的c2,c3字段分别统计，查看结果（先添加索引，提高查询性能）

mysql> select  count(c2) from  nums_3 ;+-----------+| count(c2) |+-----------+|  10000000 |+-----------+1 row in set (1.69 sec)mysql> select  count(c3) from  nums_3 ;+-----------+| count(c3) |+-----------+|   9960792 |+-----------+1 row in set (1.73 sec)

因为c3字段有存在null的值，索引 统计c3行数的时候会忽略null值的行。

04、总结

以上通过对比MyISAM引擎及InnoDB引擎表通过不同写法的统计效率进行对比，可以得到如下结论：

MyISAM表统计整表行数可以直接取出，效率最高，但是MyISAM表不支持事务InnoDB表统计效率 count(主键) < count(1) ≈ count(*)MySQL建议设置自增字段类型的主键表大小越小，查询统计效率越高

其实通过准备工作中的的几张表还可以做更多的测试，感兴趣的同学可以自行测试（啰嗦一句，注意缓存，哈哈），也可关注微信公众号【数据库干货铺】进入技术交流群及时沟通，谢谢。