理解 mysql 之 count(*)的性能问题

最新推荐文章于 2025-08-25 01:01:14 发布

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文章讨论了MySQL中InnoDB存储引擎下count(*)性能较差的原因，并提出了通过Redis缓存和二级缓存（如Caffeine）进行优化的解决方案。同时，比较了count(*)、count(1)、count(id)等不同计数方式的性能差异。

一、 count(*) 为什么性能差

在Mysql中，count()的作用是统计表中记录的总行数。而count()的性能跟存储引擎有直接关系，并非所有的存储引擎，count(*)的性能都很差。在Mysql中使用最多的存储引擎是：innodb 和 myisam 。

在 myisam 中会把总行数保存到磁盘上，使用 count(*) 时，只需要返回那个数据即可，无需额外的计算，所以执行效率很高。

而innodb则不同，由于它支持事务，有MVCC（即多版本并发控制）的存在，在同一个时间点的不同事务中，同一条查询sql，返回的记录行数可能是不确定的。

在 innodb 使用count(*)时，需要从存储引擎中一行行的读出数据，然后累加起来，所以执行效率很低。

如果表中数据量小还好，一旦表中数据量很大，innodb存储引擎使用count(*)统计数据时，性能就会很差。

二、如何优化 count(*) 性能

2.1、增加redis缓存

对于简单的count(*)，比如：统计浏览总次数或者浏览总人数，我们可以直接将接口使用redis缓存起来，没必要实时统计。

当用户打开指定页面时，在缓存中每次都设置成count = count+1即可。

用户第一次访问页面时，redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面，都让count加1，最后重新设置到redis中。

在这里插入图片描述
这样在需要展示数量的地方，从 redis 中查出 count 值返回即可。

该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据，性能将会得到极大的提升。

不过在高并发的情况下，可能会存在缓存和数据库的数据不一致的问题。

但对于统计浏览总次数或者浏览总人数这种业务场景，对数据的准确性要求并不高，容忍数据不一致的情况存在。

2.2、增加二级缓存

对于有些业务场景，新增数据很少，大部分是统计数量操作，而且查询条件很多。这时候使用传统的count(*)实时统计数据，性能肯定不会好。

假如在页面中可以通过id、name、状态、时间、来源等，一个或多个条件，统计品牌数量。

这种情况下用户的组合条件比较多，增加联合索引也没用，用户可以选择其中一个或者多个查询条件，有时候联合索引也会失效，只能尽量满足用户使用频率最高的条件增加索引。

也就是有些组合条件可以走索引，有些组合条件没法走索引，这些没法走索引的场景，该如何优化呢？

使用 二级缓存

二级缓存其实就是内存缓存。

我们可以使用 caffine 或者 guava 实现二级缓存的功能。

目前 SpringBoot 已经集成了 caffine，使用起来非常方便。

只需在需要增加二级缓存的查询方法中，使用 @Cacheable 注解即可。

 @Cacheable(value = "brand", , keyGenerator = "cacheKeyGenerator")
   public BrandModel getBrand(Condition condition) {
       return getBrandByCondition(condition);
   }

然后自定义cacheKeyGenerator，用于指定缓存的key。

public class CacheKeyGenerator implements KeyGenerator {
    @Override
    public Object generate(Object target, Method method, Object... params) {
        return target.getClass().getSimpleName() + UNDERLINE
                + method.getName() + ","
                + StringUtils.arrayToDelimitedString(params, ",");
    }
}