百万数据 mysql count（*）优化

一、故事背景
有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢。

二、原 SQL 分析
Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL)

SQL 如下，仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数，一条简单的不能再简单的 SQL：

select count(*) from api_runtime_log;

我们先去运行一下这条 SQL，可以看到确实运行很慢，要 40 多秒左右，确实很不正常~

mysql> select count(*) from api_runtime_log;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5718952 |
+----------+
1 row in set (42.95 sec)

我们再去看下表结构，看上去貌似也挺正常的~存在主键，表引擎也是 InnoDB，字符集也没问题。

CREATE TABLE `api_runtime_log` (
`BelongXiaQuCode` varchar(50) DEFAULT NULL,
`OperateUserName` varchar(50) DEFAULT NULL,
`OperateDate` datetime DEFAULT NULL,
`Row_ID` int(11) DEFAULT NULL,
`YearFlag` varchar(4) DEFAULT NULL,
`RowGuid` varchar(50) NOT NULL,
......
`apiid` varchar(50) DEFAULT NULL,
`apiname` varchar(50) DEFAULT NULL,
`apiguid` varchar(50) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`RowGuid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

三、执行计划
通过执行计划，我们看下是否可以找到什么问题点。

mysql> explain select count(*) from api_runtime_log \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: api_runtime_log
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 152
ref: NULL
rows: 5718952
filtered: 100.00
Extra: Using index
 
可以看到，查询走的是 PRIMARY，也就是主键索引。貌似也没有什么问题，走索引了呀！那么是不是真的就没问题呢？

四、原理
为了找到答案，通过 Google 查找 MySQL 下 select count(*) 的原理，找到了答案。这边省略过程，直接上结果。
简单介绍下原理：

聚簇索引：每一个 InnoDB 存储引擎下的表都有一个特殊的索引用来保存每一行的数据，称为聚簇索引（通常都为主键），聚簇索引实际保存了 B-Tree 索引和行数据，所以大小实际上约等于为表数据量
二级索引：除了聚集索引，表上其他的索引都是二级索引，索引中仅仅存储了对应索引列及主键列
在 InnoDB 存储引擎中，count(*) 函数是先从内存中读取数据到内存缓冲区，然后进行扫描获得行记录数。这里 InnoDB 会优先走二级索引；如果同时存在多个二级索引，会选择key_len 最小的二级索引；如果不存在二级索引，那么会走主键索引；如果连主键都不存在，那么就走全表扫描！

这里我们由于走的是主键索引，所以 MySQL 需要先把整个主键索引读取到内存缓冲区，这是个从磁盘读写到内存的过程，而且主键索引基本等于整个表数据量（10GB+），所以非常耗时！

那么如何解决呢？

答案就是：建二级索引。

因为二级索引只包含对应的索引列及主键列，所以体积非常小。在 select count(*) 的查询过程中，只需要将二级索引读取到内存缓冲区，只有几十 MB 的数据量，所以速度会非常快。

举个形象的比喻，我们想知道一本书的页数：

走聚集索引：从第一页翻到最后一页，知道总页数；
走二级索引：通过目录直接知道总页数。
五、验证
创建二级索引后，再次执行 SQL 及查看执行计划。

mysql> create index idx_rowguid on api_runtime_log(rowguid);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select count(*) from api_runtime_log;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5718952 |
+----------+
1 row in set (0.89 sec)

mysql> explain select count(*) from api_runtime_log \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: api_runtime_log
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_rowguid
key_len: 152
ref: NULL
rows: 5718952
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
 
可以看到添加二级索引后，确实速度明显变快，而且执行计划也变成了走二级索引。至此这个问题其实已经解决了，就是由于表上缺少二级索引导致。

六、深入测试
为了进一步验证上述的推论，所以就做了如下的测试。

测试过程如下：

通过 sysbench 创建了一张 500W 的测试表 sbtest1，表上仅仅包含一个主键索引，表大小为 1125MB；
调整部分 MySQL 参数，重启 MySQL，保证目前 innodb buffer pool (内存缓冲区) 中为空，不缓存任何数据；
执行 select count(*)，理论上走主键索引，查看当前内存缓冲区中缓存的数据量（理论上会缓存整个聚簇索引）；
在测试表 sbtest1 上添加二级索引，索引大小为 55MB；
再次重启 MySQL，保证内存缓冲区为空；
再次执行 select count(*)，理论上走二级索引；
再次查看内存缓冲区中缓存的数据量（理论上只会缓存二级索引）。
测试结果如下：

1. 聚簇索引

查询当前内存缓冲区状态，结果为空证明不缓存测试表数据。

mysql> select * from sys.innodb_buffer_stats_by_table where object_schema = 'test';
Empty set (1.92 sec)

mysql> select count(*) from test.sbtest1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5188434 |
+----------+
1 row in set (5.52 sec)
 
再次查看内存缓冲区，发现缓存了 sbtest1 表上 1G 多的数据，基本等于整个表数据量。

mysql> select * from sys.innodb_buffer_stats_by_table where object_schema = 'test' \G;
*************************** 1. row ***************************
object_schema: test
object_name: sbtest1
allocated: 1.08 GiB
data: 1.01 GiB
pages: 71081
pages_hashed: 0
pages_old: 28119
rows_cached: 5189798
 
最后我们再来看下执行计划，确实走的是主键索引，放在最后执行是为了避免影响缓冲区。

mysql> explain select count(*) from test.sbtest1 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sbtest1
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5117616
filtered: 100.00
Extra: Using index
 
2. 二级索引

创建二级索引 idx_id，查看 sbtest1 表上主键索引与二级索引的数据量。

mysql> create index idx_id on sbtest1(id);
Query OK, 0 rows affected (12.97 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> SELECT sum(stat_value) pages ,index_name ,
(round((sum(stat_value) * @@innodb_page_size)/1024/1024)) as MB
FROM mysql.innodb_index_stats
WHERE table_name = 'sbtest1'
AND database_name = 'test'
AND stat_description = 'Number of pages in the index'
GROUP BY index_name;
+-------+------------+------+
| pages | index_name | MB |
+-------+------------+------+
| 72000 | PRIMARY | 1125 |
| 3492 | idx_id | 55 |
+-------+------------+------+
 
重启 MySQL，再次查看缓冲区同样为空，证明没有缓存测试表上的数据。

mysql> select * from sys.innodb_buffer_stats_by_table where object_schema = 'test';
Empty set (1.49 sec)

mysql> select count(*) from test.sbtest1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5188434 |
+----------+
1 row in set (2.92 sec)
 
再次查看内存缓冲区，发现仅仅缓存了 sbtest1 表上的 50M 数据，约等于二级索引的数据量。

mysql> select * from sys.innodb_buffer_stats_by_table where object_schema = 'test' \G;
*************************** 1. row ***************************
object_schema: test
object_name: sbtest1
allocated: 49.48 MiB
data: 46.41 MiB
pages: 3167
pages_hashed: 0
pages_old: 1575
rows_cached: 2599872
 
最后确认下执行计划，确实走的是二级索引。

mysql> explain select count(*) from test.sbtest1 \G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sbtest1
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_id
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5117616
filtered: 100.00
Extra: Using index
 
七、案例总结
从上述这个测试结果可以看出，和之前的推论基本吻合。

如果 select count(*) 走的是主键索引，那么会缓存整个表数据，大量查询时间会花费在读取表数据到缓冲区。

如果存在二级索引，那么只需要读取索引页到缓冲区即可，速度自然快。

另：项目上由于磁盘性能层次不齐，所以当遇上这种情况时，性能较差的磁盘更会放大这个问题；一张超级大表，统计行数时如果走了主键索引，后果可想而知

八、优化建议
此次测试过程中我们仅仅模拟是百万数据量，此时我们通过二级索引统计表行数，只需要读取几十 M 的数据量，就可以得到结果。

那么当我们的表数据量是上千万，甚至上亿时呢。此时即便是最小的二级索引也是 几百 M、过 G 的数据量，如果继续通过二级索引来统计行数，那么速度就不会如此迅速了。

这个时候可以通过避免直接 select count(*) from table 来解决，方法较多，例如：

使用 MySQL 触发器 + 统计表实时计算表数据量；
使用 MyISAM 替换 InnoDB，因为 MyISAM 自带计数器，坏处就不多说了；
通过 ETL 导入表数据到其他更高效的异构环境中进行计算；
升级到 MySQL 8 中，使用并行查询，加快检索速度。
当然，什么时候 InnoDB 存储引擎可以直接实现计数器的功能就好了！
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