前言
查詢數據條數詳解。
比如你維護着一張電商訂單表，業務的需求是查找所有訂單數，開發很快能寫出對應的 SQL ：
select count(*) from order_01;
但你是否會發現，如果這張表很大後，這條 SQL 會非常耗時。
今天我們就一起重新認識下 count()，並想辦法去優化這類 SQL。
老規矩，先創建測試表並寫入數據。
use muke; /* 使用muke這個database */
drop table if exists t1; /* 如果表t1存在則刪除表t1 */
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
`d` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`),
KEY `idx_b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
drop procedure if exists insert_t1; /* 如果存在存儲過程insert_t1，則刪除 */
delimiter ;;
create procedure insert_t1() /* 創建存儲過程insert_t1 */
begin
declare i int; /* 聲明變量i */
set i=1; /* 設置i的初始值爲1 */
while(i<=10000)do /* 對滿足i<=10000的值進行while循環 */
insert into t1(a,b,c,d) values(i,i,i,i); /* 寫入表t1中a、b兩個字段，值都爲i當前的值 */
set i=i+1; /* 將i加1 */
end while;
end;;
delimiter ; /* 創建批量寫入10000條數據到表t1的存儲過程insert_t1 */
call insert_t1(); /* 運行存儲過程insert_t1 */
insert into t1(a,b,c,d) values (null,10001,10001,10001),(10002,10002,10002,10002);
drop table if exists t2; /* 如果表t2存在則刪除表t2 */
create table t2 like t1; /* 創建表t2，表結構與t1一致 */
alter table t2 engine =myisam; /* 把t2表改爲MyISAM存儲引擎 */
insert into t2 select * from t1; /* 把t1表的數據轉到t2表 */
CREATE TABLE `t3` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
`d` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4;
insert into t3 select * from t1; /* 把t1表的數據轉到t3表 */
重新認識 count()
count(a) 和 count(*) 的區別
當 count() 統計某一列時，比如 count(a)，a 表示列名，是不統計 null 的。
比如測試表 t1，我們插入了字段 a 爲 null 的數據，我們來對 a 做一次 count()：
select count(a) from t1;
實際在數據寫入時，寫入了 10002 行數據。因此，對 a 字段爲 null 的這一行不做統計。
而 count(*) 無論是否包含空值，都會統計。
我們對測試表 t1 執行一次 count(*):
select count(*) from t1;
顯然，統計的是所有的行。因此，如果希望知道結果集的行數，最好使用 count(*)。
MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎 count(*) 的區別
對於 MyISAM 引擎，如果沒有 where 子句，也沒檢索其它列，那麼 count(*) 將會非常快。因爲 MyISAM 引擎會把表的總行數存在磁盤上。
首先我們看下對 t2 表（存儲引擎爲 MyISAM）不帶 where 子句做 count(*) 的執行計劃：
explain select count(*) from t2;
在 Extra 字段發現 “Select tables optimized away” 關鍵字，表示是從 MyISAM 引擎維護的準確行數上獲取到的統計值。
而 InnoDB 並不會保留表中的行數，因爲併發事務可能同時讀取到不同的行數。所以執行 count(*) 時都是臨時去計算的，會比 MyISAM 引擎慢很多。
我們看下對 t1 表（存儲引擎爲 InnoDB）執行 count(*) 的執行計劃：
發現使用的是 b 字段的索引 idx_b，並且掃描行數是10109，表示會遍歷 b 字段的索引樹去計算表的總量。
對比 MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎 count(*) 的區別，可以知道：
1 MyISAM 會維護表的總行數，放在磁盤中，如果有 count(*) 的需求，直接返回這個數據
2 但是 InnoDB 就會去遍歷普通索引樹，計算表數據總量
在上面這個例子，InnoDB 表 t1 在執行 count(*) 時，爲什麼會走 b 字段的索引而不是走主鍵索引呢？下面我們分析下：
哪些方法可以加快 count()
用 Redis 做計數器
首先初始化時，執行一次精確計數：
select count(*) from t1;
表此時的總數是 10002，把這個值賦給 Redis 中一個 key，命令如下：
set t1_count 10002
當表 t1 寫入一條數據時：
insert into t1(a,b,c,d) values (10003,10003,10003,10003);
把 Redis 中 t1_count 這個 key 的值加 1，命令如下：
INCR t1_count
當表 t1 刪除一條數據時：
delete from t1 where id=10003;
把 Redis 中 t1_count 這個 key 的值減 1，命令如下：
get t1_count
這裏對 Redis 的計數做一些補充：
INCR t1_count 表示爲鍵 t1_count 存儲的數字值加 1
DECR t1_count 表示爲鍵 t1_count存儲的數字值減 1如果一次需要增加或者刪除多行，用法如下：
INCRBY t1_count 10 表示一次爲鍵 t1_count 存儲的數字值加 10。
DECRBY t1_count 10 表示一次爲鍵 t1_count 存儲的數字值減 10。
但是這種方法還是有缺點的，試想，在表 t1 寫入數據到 Redis ，再到把 t1_count 加 1，總會存在一個時間差，如果這中間另外一個 session 去讀取 Redis 中 t1_count 的值，此時 t1_count 的值沒增加，但是表的實際數據行已經增加了，所以就會不準確。
增加計數表
這一步操作我們用 MySQL 中一張 InnoDB 表來代替，而數據寫入操作和計數操作都放在一個事務中，就可以避免 出現計數不準確的情況。
因爲放在同一個事務裏，在圖中 1 這個位置點，因爲事務還沒提交，所以表 t1 寫入一條記錄本身就對其它 session 不可見，此時其它 session 去執行 select count(*) from t1 和查計數表 count_t1 的記錄都是一樣的，爲 101 。不會出現用 Redis 計數時，表實際總數與計數器的值不一致的情況。
總結
1 用 Redis 做計數器：能快速獲取結果，比 show table status 結果準確，但是併發場景計數可能不準確；
2 增加 InnoDB 計數表：能快速獲取結果，利用了事務特性確保了計數的準確，也是比較推薦的方法。
參考資料
該文爲本人學習的筆記，方便以後自己複習。參考
《高性能 MySQL》（第三版）：6.7.1 優化 COUNT() 查詢《MySQL 5.7 Reference Manual》：14.6.1.6 Limits on InnoDB Tables
《MySQL 5.7 Reference Manual》：12.20.1 Aggregate (GROUP BY) Function
Descriptions《MySQL 5.7 Reference Manual》：13.7.5.36 SHOW TABLE STATUS Syntax
慕課網專欄：https://www.imooc.com/read/43取其精華整合而成。