14 | count(*)这么慢，我该怎么办？
讲述：林晓斌
时长15:20大小14.05M
在开发系统的时候，你可能经常需要计算一个表的行数，比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想，一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗？
但是，你会发现随着系统中记录数越来越多，这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了，MySQL 怎么这么笨啊，记个总数，每次要查的时候直接读出来，不就好了吗。
那么今天，我们就来聊聊 count(*) 语句到底是怎样实现的，以及 MySQL 为什么会这么实现。然后，我会再和你说说，如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求，业务设计上可以怎么做。
count(*) 的实现方式
你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
- MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
- 而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
这里需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。
在前面的文章中，我们一起分析了为什么要使用 InnoDB，因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面，InnoDB 都优于 MyISAM。我猜你的表也一定是用了 InnoDB 引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候，计算一个表的总行数会越来越慢的原因。
那为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样，也把数字存起来呢？
这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里，我用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。
假设表 t 中现在有 10000 条记录，我们设计了三个用户并行的会话。
- 会话 A 先启动事务并查询一次表的总行数；
- 会话 B 启动事务，插入一行后记录后，查询表的总行数；
- 会话 C 先启动一个单独的语句，插入一行记录后，查询表的总行数。
我们假设从上到下是按照时间顺序执行的，同一行语句是在同一时刻执行的。
你会看到，在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。
这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于 count(*) 请求来说，InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。
备注：如果你对 MVCC 记忆模糊了，可以再回顾下第 3 篇文章《事务隔离：为什么你改了我还看不见？》和第 8 篇文章《事务到底是隔离的还是不隔离的？》中的相关内容。
当然，现在这个看上去笨笨的 MySQL，在执行 count(*) 操作的时候还是做了优化的。
你知道的，InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。
如果你用过 show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个 TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个 TABLE_ROWS 能代替 count(*) 吗？
你可能还记得在第 10 篇文章《 MySQL 为什么有时候会选错索引？》中我提到过，索引统计的值是通过采样来估算的。实际上，TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。所以，show table status 命令显示的行数也不能直接使用。
到这里我们小结一下：
- MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
- show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
- InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。
那么，回到文章开头的问题，如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数，到底应该怎么办呢？答案是，我们只能自己计数。
接下来，我们讨论一下，看看自己计数有哪些方法，以及每种方法的优缺点有哪些。
这里，我先和你说一下这些方法的基本思路：你需要自己找一个地方，把操作记录表的行数存起来。
用缓存系统保存计数
对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。
你可以用一个 Redis 服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1，每被删除一行 Redis 计数就减 1。这种方式下，读和更新操作都很快，但你再想一下这种方式存在什么问题吗？
没错，缓存系统可能会丢失更新。
Redis 的数据不能永久地留在内存里，所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样，仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行，Redis 中保存的值也加了 1，然后 Redis 异常重启了，重启后你要从存储 redis 数据的地方把这个值读回来，而刚刚加 1 的这个计数操作却丢失了。
当然了，这还是有解的。比如，Redis 异常重启以后，到数据库里面单独执行一次 count(*) 获取真实的行数，再把这个值写回到 Redis 里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况，这一次全表扫描的成本，还是可以接受的。
但实际上，将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使 Redis 正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。
你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的 100 条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到 Redis 里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。
我们是这么定义不精确的：
-
一种是，查到的 100 行结果里面有最新插入记录，而 Redis 的计数里还没加 1；
-
另一种是，查到的 100 行结果里没有最新插入的记录，而 Redis 的计数里已经加了 1。
这两种情况，都是逻辑不一致的。
我们一起来看看这个时序图。
图 2 中，会话 A 是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行 R，然后 Redis 计数加 1；会话 B 就是查询页面显示时需要的数据。
在图 2 的这个时序里，在 T3 时刻会话 B 来查询的时候，会显示出新插入的 R 这个记录，但是 Redis 的计数还没加 1。这时候，就会出现我们说的数据不一致。
你一定会说，这是因为我们执行新增记录逻辑时候，是先写数据表，再改 Redis 计数。而读的时候是先读 Redis，再读数据表，这个顺序是相反的。那么，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？我们现在把会话 A 的更新顺序换一下，再看看执行结果。
你会发现，这时候反过来了，会话 B 在 T3 时刻查询的时候，Redis 计数加了 1 了，但还查不到新插入的 R 这一行，也是数据不一致的情况。
在并发系统里面，我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的，因为存在图中的这种操作序列，所以，我们说即使 Redis 正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。
在数据库保存计数
根据上面的分析，用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么，如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表 C 中，又会怎么样呢？
首先，这解决了崩溃丢失的问题，InnoDB 是支持崩溃恢复不丢数据的。
备注：关于 InnoDB 的崩溃恢复，你可以再回顾一下第 2 篇文章《日志系统：一条 SQL 更新语句是如何执行的？》中的相关内容。
然后，我们再看看能不能解决计数不精确的问题。
你会说，这不一样吗？无非就是把图 3 中对 Redis 的操作，改成了对计数表 C 的操作。只要出现图 3 的这种执行序列，这个问题还是无解的吧？
这个问题还真不是无解的。
我们这篇文章要解决的问题，都是由于 InnoDB 要支持事务，从而导致 InnoDB 表不能把 count(*) 直接存起来，然后查询的时候直接返回形成的。
所谓以子之矛攻子之盾，现在我们就利用“事务”这个特性，把问题解决掉。
我们来看下现在的执行结果。虽然会话 B 的读操作仍然是在 T3 执行的，但是因为这时候更新事务还没有提交，所以计数值加 1 这个操作对会话 B 还不可见。
因此，会话 B 看到的结果里， 查计数值和“最近 100 条记录”看到的结果，逻辑上就是一致的。
不同的 count 用法
在前面文章的评论区，有同学留言问到：在 select count(?) from t 这样的查询语句里面，count(*)、count(主键 id)、count(字段) 和 count(1) 等不同用法的性能，有哪些差别。今天谈到了 count(*) 的性能问题，我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。
需要注意的是，下面的讨论还是基于 InnoDB 引擎的。
这里，首先你要弄清楚 count() 的语义。count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加。最后返回累计值。
所以，count(*)、count(主键 id) 和 count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。
至于分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则：
-
server 层要什么就给什么；
-
InnoDB 只给必要的值；
-
现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。
这是什么意思呢？接下来，我们就一个个地来看看。
对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。
对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。
单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。
对于 count(字段) 来说：
-
如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
-
如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。
也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。
但是 count(*) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。
看到这里，你一定会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定非空啊，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化啊。
当然，MySQL 专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种用法就可以了。
所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用 count(*)。
小结
今天，我和你聊了聊 MySQL 中获得表行数的两种方法。我们提到了在不同引擎中 count(*) 的实现方式是不一样的，也分析了用缓存系统来存储计数值存在的问题。
其实，把计数放在 Redis 里面，不能够保证计数和 MySQL 表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。而把计数值也放在 MySQL 中，就解决了一致性视图的问题。
InnoDB 引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是 InnoDB 引擎备受青睐的原因之一。
最后，又到了今天的思考题时间了。
在刚刚讨论的方案中，我们用了事务来确保计数准确。由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？
你可以把你的思考和观点写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾给出我的参考答案。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
上期问题时间
上期我给你留的问题是，什么时候使用 alter table t engine=InnoDB 会让一个表占用的空间反而变大。
在这篇文章的评论区里面，大家都提到了一个点，就是这个表，本身就已经没有空洞的了，比如说刚刚做过一次重建表操作。
在 DDL 期间，如果刚好有外部的 DML 在执行，这期间可能会引入一些新的空洞。
@飞翔 提到了一个更深刻的机制，是我们在文章中没说的。在重建表的时候，InnoDB 不会把整张表占满，每个页留了 1/16 给后续的更新用。也就是说，其实重建表之后不是“最”紧凑的。
假如是这么一个过程：
-
将表 t 重建一次；
-
插入一部分数据，但是插入的这些数据，用掉了一部分的预留空间；
-
这种情况下，再重建一次表 t，就可能会出现问题中的现象。
评论区留言点赞板：
@W_T 等同学提到了数据表本身紧凑的情况；
@undifined 提了一个好问题， @帆帆帆帆帆帆帆帆 同学回答了这个问题；
@陈飞 @郜 @wang chen wen 都提了很不错的问题，大家可以去看看。
精选留言(102)
阿建 置顶2018-12-14 92从并发系统性能的角度考虑，应该先插入操作记录，再更新计数表。
知识点在《行锁功过：怎么减少行锁对性能的影响？》
因为更新计数表涉及到行锁的竞争，先插入再更新能最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。展开作者回复: 好几个同学说对，你第一个标明出处👍🏿
倪大人 置顶2018-12-15 4看到有同学说会话A是幻读，其实图一的会话B才是幻读吧？作者回复: 这些都不叫幻读，幻读的意思是“用一个事务里面，后一个请求看到的比之前相同请求看到的，多了记录出来”。
改了不算
大家关注一下这个问题。
好问题
发条橙子 ... 置顶2018-12-15 3老师 ，我这边有几个问题 ：
1. 看到老师回复评论说 count(id) 也是走普通索引 ，那是不是也算是优化了 ， 我以为 count(字段) 是走的聚集索引 。老师的意思是 count(字段) 是走二级索引，但是不一定是数据最少的索引树的意思是么
2. count(*) 的话， innodb 还会有取数判空这样的判断逻辑么 ，还是直接取行数 +1 了 ， 还是按所取索引类型分情况。 允许为 null 的索引是不是行数比较少， 取的总数会不会有问题呢
3. 我这边试了一下 ， 库里总共 30w 数据 。 第一次用 count(*) 是 120多ms , 第二次就是 60多 ms 。 第三次用了 count(1) ，也是60多ms 。 请问 count(*) 这两次的前后时间差是什么原因，也会走缓存 ？
4. 另一个问题是一个题外话 ，我看老师的例子事务级别应该都是 rr 。 我偶然看到我们公司事务隔离级别是 rc 。 我比较惊讶，就去问 DBA 为什么是 rc 而不是默认的 rr 。 她说一般都是用的 rc ，我想问现在公司一般都是 rc 么， 请问老师现在用的隔离级别是什么 ？？ 在我的印象里 ，rr 保证事务的隔离性会更好一些吧 。 我google 了一下， rc 会不会在某些场景下出现一些问题，但是没有查出来相关结果。老师能不能讲解一下，rc 的话会在哪些场景下会踩坑么 。 （我之前码代码都是按照 rr 级别下的思维码的代码）展开作者回复: 1. 如果有索引用到这个字段的话，比较大可能会用到这个索引，比主键索引小
2. 索引字段就算是NULL，上面的id也不是的
3. 进了Buffer pool 的原因吧
4. 嗯，rc用得挺多的，但是原因可能只是因为“以前是这么用的”。 使用rc可能有问题，也可能没问题。但是我觉得DBA不知道为什么这么选，这个是问题。
rc本身的问题其实前面我们说过一些，比如不是一致性读。后面也会有文章说到。
果然如此 置顶2018-12-14 2一、请问计数用这个MySQL+redis方案如何：
1.开启事务（程序中的事务）
2.MySQL插入数据
3.原子更新redis计数
4.如果redis更新成功提交事务，如果redis更新失败回滚事务。
二、.net和java程序代码的事务和MySQL事务是什么关系，有什么相关性？展开作者回复: 1. 好问题，不会还是没解决我们说的一致性问题。如果在3、4之间插入了 Session B的逻辑呢
2. 我估计就是启动事务（执行begin),结束时提交（执行commit)吧，没有了解过所有框架，不确定哈
北天魔狼2018-12-14 14老师说过：事务开启后，更新操作放到最后。较少锁等待时间的影响
三木子2018-12-15 7一直以为带*查询效率是最差的，平时查询特意加了 count(ID) 查询。罪过啊。作者回复: 😄 来得及来得及
- 某、人2018-12-14 7老师我先问个本章之外的问题:
1.rr模式下,一张表上没有主键和唯一键,有二级索引c.如果是一张大表,删除一条数据delete t where c=1.
在主库上利用二级索引,在根据虚拟的主键列回表删除还挺快.但是在备库上回放特别慢,而且状态是system lock,是因为binlog event里没有包含虚拟主键列.导致在备库回放的时候,必须全表扫描,耗时特别久?还是其他原因
2.回放过程中,在备库delete一条语句是被阻塞的,insert又是可以的,说明只在记录上的X锁没有gap锁。
但是如果在主库session A begin,delete where c=1.在开启一个session B,在主库上操作也是delete阻塞,insert正常.不过等session A执行完成,不提交.insert都阻塞了,说明最后上了gap锁。有点没明白这儿的上锁逻辑是什么？
3.还有就是备库回放binlog,相对于主库的一条update语句流程来说,从库回放哪些流程是省略了的啊,
server层的应该都省略了,应该主要是引擎层的回放,这里有点模糊从库是怎么回放的binlog event?
因为第一个问题从库回放的时候,从库上的二级索引貌似没起作用,直接就在聚簇索引上做的更新。
感谢老师展开作者回复: 1. 对，这个是个bug, 从库上会全表扫描。MariaDB 的版本有解决这个问题。生产上我们最好不允许没有主键的表
2. 按照你问的,gap锁没问题了。delete 被锁是因为行锁吧。从库重放就是因为走全表扫描按行锁下来触发的
3. 出现这个问题肯定是binlog设置了row格式。
这样binlog里面有所有值。如果你有主键的话，就是主键查，没有的话…就是全表了 - 某、人2018-12-16 6谈谈自己的理解,有不对之处还请老师指出:
数据一致性问题目前来说主要分为三类
1.主从不一致
解决办法:半同步复制after_commit,after_sync,MGR(after_prepare)。但是都不能完成满足完全实时一致,由于等待的ack点不同,相对来说一致性的强度是递增.
2.数据库与缓存的不一致
解决办法:读操作直接读缓存,写操作先更新到数据库,淘汰缓存(程序需要保证两个操作的原子性).由于该key的缓存已经清理掉,那么下次读的时候需要先读数据库,在重建缓存.
由于redis是单线程,保证了一个操作的原子性.可以通过设置appendfsync always来保证每次操作都把该操作记录并落盘到aof文件里(不过一般redis该值为everysec),毕竟使用redis的目的不是为了保证acid.还是要根据业务来选择
3.一个事务跨多个节点或者多种数据库(分库分表和银行转账这种例子)
目前好像都是通过2pc,3pc来保证的。
count(字段值):如果该字段上有null值.每行的行头有一个标记位,标记该行是否为null.所以多了一层判断。相对更耗时
count(主键id):即便是选择的有null值的二级索引,但是也可以挺快的正确计数。因为null的话字段值虽然为null,但是该行上主键id以及指向聚簇索引该id的指针还是存在的,所以不影响计数,也不用做判断,直接遍历该二级索引,取出id值,按行累加就行。
count(1)和count(*):看官方文档上说是5.7.18版本之前是扫描聚簇索引,之后是二级索引。虽然不取值,只计数。但是二级索引比聚簇索引需要扫描的页数相对来说更少,这应该也是一种优化,不过我做测试percona版本的5.6都是选择了二级索引
这期干货挺多的,学会了如果某表上有count比较多的操作,最好是用count(1)或者count(*),然后选择一列占用字节数最少的建立索引(比如tinyint类型)
还有个问题请教下老师:
1.如果某列设置为not null建立索引.那么是不是count(id)走该索引和count(该列)效率是不是一样的？都不用做判断,两者都是需要把整个二级索引传给server层计数?还是说count(id)只需要传id,而count(字段)只需要传字段值给server层做计数？展开 
崔根禄2018-12-14 4老师：
1.count(*) 不取值，
InnoDB还做遍历表的操作吗，也不用给server层返回值吗？
2.count(1) 不取值，
但是要遍历表。原文中：
“server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去”
这个“返回的每一行” ：到底返回的啥？是每一行记录吗？还是形式的返回空行，然后用1填充？
3. count(1),count(*),count(主键id)
这三个做比较，哪个会快？时间消耗在哪个环节？
是否遍历表；是否取值；返回给server层内容 细节上从哪个角度考虑？
展开
斜面镜子 ...2018-12-14 4先插入操作纪录，再更新计数表，因为计数表相当于热点行，加锁时间需要考虑足够短！
菜鸡一只2019-02-01 3count（id）和count（这段）都是要把每一行的该字段值取出来，然后判断是否为空，那为什么count（id）的效率要高？展开作者回复: count(id)可能会选择最小的索引来遍历
而count(字段)的话，如果字段上没有索引，就只能选主键索引
萧萧木叶2018-12-26 2歪个楼请教个业务中遇到的问题：
表结构如下：
CREATE TABLE `tablename` (
`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`uid` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
`status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1' ,
`date` varchar(8) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '日期',
`source` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '来源',
`ctime` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`etime` datetime NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_uid_date` (`uid`,`date`),
KEY `idx_ctime` (`ctime`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=685725 DEFAULT CHARSET=utf8
其中 UNIQUE KEY `idx_uid_date` (`uid`,`date`)
查询指定date下uid个数：
方式一：select count(uid) from tablename where date = '20181201';
+------------+
| count(uid) |
+------------+
| 8330 |
+------------+
方式二：select count(distinct uid) from tablename where date = '20181201';
+---------------------+
| count(distinct uid) |
+---------------------+
| 8243
+---------------------+
方式三：
select count(*) from (select distinct uid from tablename where date = '20181201') as t;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 8330 |
+----------+
与方式一查询结果一致
问题：为何方式二和方式一、三的结果不一样呢？展开
WL2018-12-16 2把该讲内容总结为几个问题, 大家复习的时候可以先尝试回答这些问题检查自己的掌握程度:
1.
count(*)的实现方式在MySAM引擎和InnoDB引擎的实现方式各是怎么样的? 为什么会有这种不同?
2.
使用缓存保存count总数存在什么问题?
3.
如果使用一场单独的表来记录其他各张表的记录数的话,是怎么解决统计结果不精确的问题的?
4.
count(字段),count(id),count(1), count(*)各自是怎么样的执行机制, 效率排序是怎么样的?展开
Bin2018-12-14 2答：先插入操作记录，再更新计数表。
在InnoDB事务中，行锁是在需要的时候才加上, 等到事务结束(commit)的时候才释放。
案例中的更新操作很多时候都是更新同一个数据对象, 如果是先更新计数表，那么持有的锁时间会更长.展开
帆帆帆帆帆...2018-12-14 2如果字段上有索引，且字段非空，count(字段)的效率就不是最差的了吧。作者回复: 还是的。
注意：count(id)也是可以使用普通索引的
po2019-01-24 1老师你说Myisam引擎的总行数是写在磁盘上的，但是如果更新了数据，这个总行数的值是会时事改变，还是他有什么其他的策略。展开作者回复: 实时改变
- Zzz2019-01-22 1老师，对于自增主键，批量插入是否会存在阻塞的情况？
作者回复: 为什么会呢？不会的
小动物很困2019-01-22 1我记得有一个并发插入的方法,就是说计数表对同一个表开很多行,然后计数增加对这些数据随机做加法,当做count操作的时候取sum,这样对行锁竞争会削弱.展开作者回复: 是的，咱们专栏07篇也有类似的介绍😆
- Ruian2018-12-28 1老师，我有一个问题请教下您。我的mysql数据库 有一张表project_des (850万数据) count(1) 只要0.05s 和从表project（6500条数据）关联后需要15s 查看执行计划发现都走索引了。不知道为啥这么慢？
查询语句 select count(1) from project_des a,project b where a.project_id=b.id 我换exists 和in 也这么慢展开作者回复: 你这个是笛卡尔积肯定慢的…你的业务需求是啥，这个语句的业务意义是什么
不忘初心2018-12-26 1对于 count(主键 id) ，server层拿到ID，判断ID是不可能为空的按行累加。这个地方，是不是又点问题，既然是主键ID，是一定不会为空的，这个server层还需要判断不为空吗作者回复: 嗯，代码就是这么写的 我也觉得可以优化一下… 不过现在就这样😓
