阅读本文大概需要 6.6 分钟。

SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数。

而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数。这些实践经验的背后是怎样的机制,以及为什么需要/可以是这样,就是此文想要探讨的。

先来看一下概况: MySQL COUNT( * ) 在 2 种存储引擎中的部分问题:

下面就带着这些问题,以 InnoDB 存储引擎为主来进行讨论。

 

一、InnoDB 全表 COUNT( * )

主要问题:

  • 执行过程是怎样的?

  • 如何计算 count?影响 count 结果的因素有哪些?

  • count 值存在哪里?涉及的数据结构是怎样的?

  • 为什么 InnoDB 只能通过扫表来实现 count( * )?(见本文最后的问题)

  • 全表COUNT( * )作为 table scan 类型操作的一个 case,有什么风险?

  • COUNT(* )操作是否会像SELECT *一样可能读取大字段涉及的溢出页?

1. 执行框架 – 循环: 读取 + 计数

1.1 基本结论

  • 全表扫描,一个循环解决问题。

  • 循环内: 先读取一行,再决定该行是否计入 count

  • 循环内是一行一行进行计数处理的。

1.2 说明

简单 SELELCT-SQL 的执行框架,类比 INSERT INTO … SELECT 是同样的过程。

下面会逐步细化如何读取与计数 ( count++ ) 。

2. 执行过程

引述: 执行过程部分,分为 4 个部分:

  • COUNT( * )前置流程: 从 Client 端发 SQL 语句,到 MySQL-Server端执行 SELECT 之前,为后面的一些阐述做一铺垫。

  • COUNT( * ) 流程: 简要给出代码层面的流程框架及 2 个核心步骤的重点调用栈部分。

  • 读取一行: 可见性及 row_search_mvcc函数,介绍可见性如何影响 COUNT( * ) 结果。

  • 计数一行: Evaluate_join_record与列是否为空,介绍计数过程如何影响 COUNT( * )结果。

如果读者希望直接看如何进行 COUNT( * ),那么也可以忽略 (1),而直接跳到 (2) 开始看。

2.1 COUNT( * ) 前置流程回忆 – 从 Client 端发 SQL 到 sub_select 函数

为了使看到的调用过程不太突兀,我们还是先回忆一下如何执行到 sub_select函数这来的:

  1. MySQL-Client 端发送 SQL 语句,根据 MySQL 通信协议封包发送。

  2. Mysql-Server端接收数据包,由协议解析出 command 类型 ( QUERY ) 及 SQL 语句 ( 字符串 ) 。

  3. SQL 语句经过解析器解析输出为 JOIN类的对象,用于结构化地表达该 SQL 语句。

PS: 这里的 JOIN 结构,不仅仅是纯语法结构,而是已经进行了语义处理,粗略地说,汇总了表的列表 (table_list )、目标列的列表 (target_list )、WHERE 条件、子查询等语法结构。

在全表 COUNT( * )-case 中,table_list = [表“t”(别名也是“t”)]target_list = [目标列对象(列名为“COUNT( * )”)],当然这里没有 WHERE 条件、子查询等结构。

  1. JOIN对象有 2 个重要的方法: JOIN::optimize()JOIN::exec(),分别用于进行查询语句的优化 和 查询语句的执行。

join->optimize(),优化阶段 (稍后 myisam 下全表 count( * )操作会涉及这里的一点内容)。
join->exec(),执行阶段 ( 重点 ),包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操作的执行流程。

  1. join->exec() 经过若干调用,将调用到sub_select函数来执行简单 SQL,包括 COUNT( * ) 。

  2. END of sub_select 。

2.2 COUNT( * ) 流程 ( 于 sub_select 函数中 )

上层的流程与代码是比较简单的,集中在 sub_select 函数中,其中 2 类函数分别对应于前面”执行框架”部分所述的 2 个步骤 – 读取、计数。先给出结论如下:

  1. 读取一行:从相对顶层的 sub_select 函数经过一番调用,最终所有分支将调用到 row_search_mvcc 函数中,该函数就是用于从 InnoDB 存储引擎所存储的B+-tree结构中读取一行到内存中的一个 buf (uchar * ) 中,待后续处理使用。
    这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT( * ) 这类快照读而言,只会涉及 MVCC 及其可见性,而不涉及行锁。详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。

  2. 计数一行: 代码层面,将会在 evaluate_join_record函数中对所读取的行进行评估,看其是否应当计入 count中 ( 即是否要count++ )。

简单来说,COUNT(arg) 本身为 MySQL 的函数操作,对于一行来说,若括号内的参数 arg ( 某列或整行 )的值若不是 NULL,则 count++,否则对该行不予计数。详情可跳至“ Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。

这两个阶段对 COUNT( * )结果的影响如下: (两层过滤)

SQL 层流程框架相关代码摘要如下:

1210 enum_nested_loop_state1211 sub_select(JOIN *join, QEP_TAB *const qep_tab,bool end_of_records)1212 {1213   DBUG_ENTER("sub_select");... ... // 此处省略1000字1265   while (rc == NESTED_LOOP_OK && join->return_tab >= qep_tab_idx)1266   {1267     int error;// 第一步,从存储引擎中获取一行;1268     if (in_first_read)1269     {1270       in_first_read= false;// 第一步,首次读取,扫描第一个满足条件的记录;// 初始化cursor,从”头”扫描到某个位置// 类似: SELECT id FROM t LIMIT 1;1271       error= (*qep_tab->read_first_record)(qep_tab);1272     }1273     else// 第一步,后续读取,在前次扫描的位置上继续遍历,找到一个满足条件的记录;// 类似: SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;1274       error= info->read_record(info);... ... // 此处省略1000字// 第二步,处理刚刚取出的一行1291       rc= evaluate_join_record(join, qep_tab);... ... // 此处省略1000字1303   DBUG_RETURN(rc);1304 }

Q: 代码层面,第一步骤(读取一行)有 2 个分支,为什么?

A:从 InnoDB 接口层面考虑,分为 “读第一行” 和 “读下一行”,是 2 个不同的执行过程,读第一行需要找到一个 ( cursor ) 位置并做一些初始化工作让后续的过程可递归。

正如我们如果用脚本/程序来进行逐行的扫表操作,实现上就会涉及下面 2 个 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;

具体涉及到此例的代码,SQL 层到存储引擎层的调用关系,读取阶段的调用栈如下:(供参考)

sub_select 函数中从 SQL 层到 InnoDB 层的函数调用关系:(同颜色、同缩进 表示同一层)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并将其放到一个有效的初始位置上;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”移动一次cursor;

我们可以看到,无论是哪一个分支的读取,最终都殊途同归于 row_search_mvcc函数。

以上是对 LOOP 中的代码做一些简要的说明,下面来看 row_search_mvcc与 evaluate_join_record 如何输出最终的 count 结果。

2.3 行可见性及 row_search_mvcc 函数

这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT( * ) 的影响。

Q:对于SELECT COUNT( * ) FROM t或者SELECT MIN(id) FROM t操作,第一次的读行操作读到的是表 t 中 ( B+ 树最左叶节点 page 内 ) 的最小记录吗?( ha_index_first 为何也调用 row_search_mvcc 来获取最小 key 值?)

A:不一定。即使是MIN ( id ) 也不一定就读取的是 id 最小的那一行,因为也同样有行可见性的问题,实际上 index_read 取到的是 当前事务内语句可见的最小 index 记录。这也反映了前面提到的 join_read_first 与 join_read_next “殊途同归”到 row_search_mvcc 是理所应当的。

Q:针对图中最后一问,如果事务 X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔离级别,且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( * )执行过程中 ( 仅扫描到 5 或 10 这条记录 ) 完成的,那么 X-count( * ) 在事务 C-Insert ( 100 ) 完成后,能否在之后的读取过程中看到 100 这条记录呢?

A:MySQL 采取”读到什么就是什么”的策略,即X-count( * )在后面可以读到 100 这条记录。

2.4 evaluate_join_record 与列是否为空

Q:某一行如何计入 count?

A:两种情况会将所读的行计入 count:

1、如果 COUNT 函数中的参数是某列,则会判断所读行中该列定义是否 Nullable以及该列的值是否为 NULL;若两者均为是,则不会计入 count,否则将计入 count。

  • e.g. SELECT COUNT(col_name) FROM t

  • col_name可以是主键、唯一键、非唯一键、非索引字段

2、如果 COUNT 中带有 * ,则会判断这部分的整行是否为 NULL,如果判断参数为 NULL,则忽略该行,否则 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: 特别地,对于 SELECT COUNT(id) FROM t,其中 id 字段是表 t 的主键,则如何?

A:效果上等价于 COUNT( * )。因为无论是 COUNT( * ),还是 COUNT ( pk_col ) 都是因为有主键从而充分断定索取数据不为 NULL,这类 COUNT 表达式可以用于获取当前可见的表行数。

Q: 用户层面对 InnoDB COUNT( * ) 的优化操作问题

A:这个问题是业界熟悉的一个问题,扫描非空唯一键可得到表行数,但所涉及的字节数可能会少很多(在表的行长与主键、唯一键的长度相差较多时),相对的 IO 代价小很多。

相关调用栈参考如下:

参考一: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()参考二: (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++;
 

二、数据结构:

Q:count 值存储在哪个内存变量里?

A:SQL 解析后,存储于表达 COUNT( * ) 这一项中,((Item_sum_count*)item_sum)->count

如下图所示回顾我们之前“COUNT( * )前置流程”部分提到的 JOIN 结构。

即 SQL 解析器为每个 SQL 语句进行结构化,将其放在一个 JOIN 对象 ( join ) 中来表达。在该对象中创建并填充了一个列表 result_field_list 用于存放结果列,列表中每个元素则是一个结果列的 ( Item_result_field*) 对象 ( 指针 ) 。

在 COUNT( * )-case 中,结果列列表只包含一个元素,( Item_sum_count: public Item_result_field ) 类型对象 ( name = “COUNT( * )”),其中该类所特有的成员变量 count即为所求。

 

三、MyISAM 全表 COUNT( * )

由于 MyISAM引擎并不常用于实际业务中,仅做简要描述如下:

  1. MyISAM-COUNT( * ) 操作是 O(1) 时间复杂度的操作。

  2. 每张MyISAM表中存放了一个 meta 信息-count 值,在内存中与文件中各有一份,内存中的 count 变量值通过读取文件中的 count 值来进行初始化。

  3. SELECT COUNT( * ) FROM t 会直接读取内存中的表 t 对应的 count 变量值。

  4. 内存中的 count 值与文件中的 count 值由写操作来进行更新,其一致性由表级锁来保证。

  5. 表级锁保证的写入串行化使得,同一时刻所有用户线程的读操作要么被锁,要么只会看到一种数据状态。

 

四、几个问题

Q:MyISAM 与 InnoDB 在 COUNT( * ) 操作的执行过程在哪里开始分道扬镳?

  • 共性:共性存在于 SQL 层,即 SQL 解析之后的数据结构是一致的,count 变量都是存在于作为结果列的 Item_sum_count 类型对象中;返回给客户端的过程也类似 – 对该 count 变量进行赋值并经由 MySQL 通信协议返回给客户端。

  • 区别:InnoDB 的 count 值计算是在 SQL 执行阶段进行的;而 MyISAM表本身在内存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息,在 SQL 优化阶段通过存储引擎的标记给优化器一个 hint,表明该表所用的存储引擎保存了精确行数,可以直接获取到,无需再进入执行器。

Q:InnoDB 中为何无法向 MyISAM 一样维护住一个 row_count 变量?

A:从 MVCC 机制与行可见性问题中可得到原因,每个事务所看到的行可能是不一样的,其 count( * )结果也可能是不同的;反过来看,则是 MySQL-Server 端无法在同一时刻对所有用户线程提供一个统一的读视图,也就无法提供一个统一的 count 值。

PS: 对于多个访问 MySQL 的用户线程 ( COUNT( * ) ) 而言,决定它们各自的结果的因素有几个:

  • 一组事务执行前的数据状态(初始数据状态)。

  • 有时间重叠的事务们的执行序列 (操作时序,事务理论表明 并发事务操作的可串行化是正确性的必要条件)。

  • 事务们各自的隔离级别(每个操作的输入)。

其中 1、2 对于 Server 而言都是全局或者说可控的,只有 3 是每个用户线程中事务所独有的属性,这是 Server 端不可控的因素,因此 Server 端也就对每个 COUNT( * ) 结果不可控了。

Q:InnoDB-COUNT( * ) 属 table scan 操作,是否会将现有 Buffer Pool 中其它用户线程所需热点页从 LRU-list 中挤占掉,从而其它用户线程还需从磁盘 load一次,突然加重 IO 消耗,可能对现有请求造成阻塞?

A:MySQL 有这样的优化策略,将扫表操作所 load的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界处 ( LRU 尾部约 3/8 处 )。这样用户线程所需的热点页仍然在 LRU-list-young 区域,而扫表操作不断 load 的页则会不断冲刷old区域的页,这部分的页本身就是被认为非热点的页,因此也相对符合逻辑。

PS: 个人认为还有一种类似的优化思路,是限定扫描操作所使用的 Buffer Pool 的大小为 O(1) 级别,但这样做需要付出额外的内存管理成本。

Q:InnoDB-COUNT( * ) 是否会像 SELECT * FROM t 那样读取存储大字段的溢出页(如果存在)?

A:否。因为 InnoDB-COUNT( * ) 只需要数行数,而每一行的主键肯定不是 NULL,因此只需要读主键索引页内的行数据,而无需读取额外的溢出页。

据说,帅的人已经将这个公众号设为星标

·END·

程序员的成长之路

路虽远,行则必至

微信ID:cxydczzl

select count(*) 底层究竟做了什么?的更多相关文章

  1. 《大话数据库》-SQL语句执行时,底层究竟做了什么小动作?

    <大话数据库>-SQL语句执行时,底层究竟做了什么小动作? 前言 大家好,我是Taoye,试图用玩世不恭过的态度对待生活的Coder. 现如今我们已然进入了大数据时代,无论是业内还是业外的 ...

  2. select count(*) 底层到底干了啥?

    作者:贾春生,http://dwz.win/myg SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了. 在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 I ...

  3. 异步编程系列第05章 Await究竟做了什么?

    p { display: block; margin: 3px 0 0 0; } --> 写在前面 在学异步,有位园友推荐了<async in C#5.0>,没找到中文版,恰巧也想提 ...

  4. SQLSERVER 里SELECT COUNT(1) 和SELECT COUNT(*)哪个性能好?

    SQLSERVER 里SELECT COUNT(1) 和SELECT COUNT(*)哪个性能好? 今天遇到某人在我以前写的一篇文章里问到 如果统计信息没来得及更新的话,那岂不是统计出来的数据时错误的 ...

  5. MySQL:SELECT COUNT 小结

    MySQL:SELECT COUNT 小结 背景 今天团队在做线下代码评审的时候,发现同学们在代码中出现了select count(1) . select count(*),和具体的select co ...

  6. mysql 查询优化 ~ select count 知多少

    一 简介:今天咱们来聊聊mysql的查询总数 二 具体介绍 1 从引擎层面说 myisam  myisam的扫描总行数是非常快的,这是因为myisam会将表的总行数存储起来,定期维护,但是注意,一旦加 ...

  7. [Oracle] “表中有数据,但select count(*)的结果为0”问题的解决办法

    一.问题 今天遇到了一个神奇的问题--表中有数据,但select count(*)的结果为0. 这个问题最初的表现形式是"查询报表没有分页". 最开始还以为是java端的问题.后来 ...

  8. Select count(*)、Count(1)、Count(0)的区别和执行效率比较

    记得很早以前就有人跟我说过,在使用count的时候要用count(1)而不要用count(*),因为使用count(*)的时候会对所有的列进行扫描,相比而言count(1)不用扫描所有列,所以coun ...

  9. 关于select Count()的使用和性能问题

    比如Count(*) FROM E_Table WHERE [date] > '2008-1-1' AND istrue = 0 由于操作的数据比较大(400万以上),所以使用了两个数据库,一个 ...

随机推荐

  1. Flask-Session 简单使用

    一 知识点 1. 安装 flask 1.0.2 使用Flask-Session,其实必须需要配置的只有这几个地方: 注意!!!!!!: 1.  需要配置的地方1 # flask_session 中的S ...

  2. VSCode下调试mocha测试用例

    之前使用tape做Node.js的单元测试,最方便一条就是使用它就和自己写个控制台应用程序测试一样,控制起来比较灵活,直接用VSCode进行调试也比较方便.然而tape输出中文字符总是乱码,想了很多办 ...

  3. python简单实现tftp客户端(基于udp)

    TFTP(Trivial File Transfer Protocol,简单文件传输协议)是TCP/IP协议族中的一个用来在客户机与服务器之间进行简单文件传输的协议,提供不复杂.开销不大的文件传输服务 ...

  4. MSSQL死锁进程查看及关闭

    select request_session_id spid,OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id) tableName from sys.dm_tran ...

  5. AWR不能自动生成快照

    尝试手工生成,报错sysaux表空间满. BEGIN DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT (); END; 检查DBA_HIST_SNAPSHOT和dba ...

  6. 博客三--tensorflow的队列及线程基本操作

    连接我的开源中国账号:https://my.oschina.net/u/3770644/blog/3036960查询

  7. 重启rabbitmq服务

    重启rabbitmq服务通过两个命令来实现: rabbitmqctl stop :停止rabbitmq rabbitmq-server restart : 重启rabbitmq 因为rabbitmqc ...

  8. [翻译]理解分析Linux里的101个ELF文件

    原文:https://linux-audit.com/elf-binaries-on-linux-understanding-and-analysis/

  9. 1179: 零起点学算法86——小明A+B(未弄懂)

    1179: 零起点学算法86——小明A+B Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 32 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2540  ...

  10. cookie存储

    cookie就是用来存储数据的 cookie先分装函数 这是用来存数据的函数 function setCookie(name,value,iDay){ if(iDay){ var oDate = ne ...