轉載自??select count(*)底層究竟干了啥么？

“SELECT COUNT( * ) FROM t” 是個再常見不過的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用規范中，我們一般使用事務引擎 InnoDB 作為(一般業務)表的存儲引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的時間復雜度為 O(N)，其中 N 為表的行數。

而 MyISAM 表中可以快速取到表的行數。這些實踐經驗的背后是怎樣的機制，以及為什么需要/可以是這樣，就是此文想要探討的。

先來看一下概況: MySQL COUNT( * ) 在 2 種存儲引擎中的部分問題：

?INNODBMYISAM

執行耗時	O(N)，其中 N 是表的行數，無論是否考慮 IO 因素	O(1)
執行過程	掃描全表，根據數據來計算行數	取到表級 meta 信息的 row_count 值
流程	執行過程如何？2 種存儲引擎在哪里開始分道揚鑣？	?
原因	為何必須要掃表計算 count，而不能存儲一個 row_count 變量	為何可以記錄 count 變量？
問題	Count 值如何計算？存在哪里？	Count 值如何獲取？

下面就帶著這些問題，以 InnoDB 存儲引擎為主來進行討論。

?

一、InnoDB 全表 COUNT( * )

主要問題:

執行過程是怎樣的？

如何計算 count？影響 count 結果的因素有哪些？

count 值存在哪里？涉及的數據結構是怎樣的？

為什么 InnoDB 只能通過掃表來實現 count( * )？(見本文最后的問題)

全表COUNT( * )作為 table scan 類型操作的一個 case，有什么風險？

COUNT(* )操作是否會像“SELECT * ”一樣可能讀取大字段涉及的溢出頁？

1. 執行框架 – 循環: 讀取 + 計數

1.1 基本結論

全表掃描，一個循環解決問題。

循環內: 先讀取一行，再決定該行是否計入 count。

循環內是一行一行進行計數處理的。

1.2 說明

簡單 SELELCT-SQL 的執行框架，類比 INSERT INTO … SELECT 是同樣的過程。

下面會逐步細化如何讀取與計數 ( count++ ) 。

2. 執行過程

引述: 執行過程部分，分為 4 個部分:

COUNT( * ) 前置流程: 從 Client 端發 SQL 語句，到 MySQL-Server 端執行 SELECT 之前，為后面的一些闡述做一鋪墊。

COUNT( * ) 流程: 簡要給出代碼層面的流程框架及 2 個核心步驟的重點調用棧部分。

讀取一行: 可見性及 row_search_mvcc 函數，介紹可見性如何影響 COUNT( * ) 結果。

計數一行: Evaluate_join_record 與列是否為空，介紹計數過程如何影響 COUNT( * ) 結果。

如果讀者希望直接看如何進行 COUNT( * )，那么也可以忽略 (1)，而直接跳到 (2) 開始看。

2.1 COUNT( * ) 前置流程回憶 – 從 Client 端發 SQL 到 sub_select 函數

為了使看到的調用過程不太突兀，我們還是先回憶一下如何執行到 sub_select 函數這來的：

MySQL-Client 端發送 SQL 語句，根據 MySQL 通信協議封包發送。

Mysql-Server 端接收數據包，由協議解析出 command 類型 ( QUERY ) 及 SQL 語句 ( 字符串 ) 。

SQL 語句經過解析器解析輸出為 JOIN 類的對象，用于結構化地表達該 SQL 語句。

PS: 這里的 JOIN 結構，不僅僅是純語法結構，而是已經進行了語義處理，粗略地說，匯總了表的列表 ( table_list )、目標列的列表 ( target_list )、WHERE 條件、子查詢等語法結構。

在全表 COUNT( * )-case 中，table_list = [表“t”(別名也是“t”)]，target_list = [目標列對象(列名為“COUNT( * )”)]，當然這里沒有 WHERE 條件、子查詢等結構。

JOIN 對象有 2 個重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec()，分別用于進行查詢語句的優化 和 查詢語句的執行。

• join->optimize()，優化階段 (稍后 myisam 下全表 count( * ) 操作會涉及這里的一點內容)。
• join->exec()，執行階段 ( 重點 )，包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操作的執行流程。

join->exec() 經過若干調用，將調用到 sub_select 函數來執行簡單 SQL，包括 COUNT( * ) 。

END of sub_select 。

2.2 COUNT( * ) 流程 ( 于 sub_select 函數中 )

上層的流程與代碼是比較簡單的，集中在 sub_select 函數中，其中 2 類函數分別對應于前面”執行框架”部分所述的 2 個步驟 – 讀取、計數。先給出結論如下：

讀取一行：從相對頂層的 sub_select 函數經過一番調用，最終所有分支將調用到 row_search_mvcc 函數中，該函數就是用于從 InnoDB 存儲引擎所存儲的 B+-tree 結構中讀取一行到內存中的一個 buf (uchar * ) 中，待后續處理使用。

這里會涉及行鎖的獲取、MVCC 及行可見性的問題。當然對 于 SELECT COUNT( * ) 這類快照讀而言，只會涉及 MVCC 及其可見性，而不涉及行鎖。詳情可跳至“可見性與 row_search_mvcc 函數”部分。

計數一行: 代碼層面，將會在 evaluate_join_record 函數中對所讀取的行進行評估，看其是否應當計入 count 中 ( 即是否要 count++ )。

簡單來說，COUNT(arg) 本身為 MySQL 的函數操作，對于一行來說，若括號內的參數 arg ( 某列或整行 ) 的值若不是 NULL，則 count++，否則對該行不予計數。詳情可跳至“ Evaluate_join_record 與列是否為空”部分。

這兩個階段對 COUNT( * )結果的影響如下: (兩層過濾)

?微觀宏觀

讀取一行	過濾1	過濾1
row_search_mvcc函數	決定語句將要能看到的那一行	決定語句能看到多少行
處理一行	過濾2	過濾2
evaluate_join_record函數	決定該行(NULL？)是否被計數	決定可見行中計數多少行,即最終結果是多少行

SQL 層流程框架相關代碼摘要如下:

1210 enum_nested_loop_state1211 sub_select(JOIN *join, QEP_TAB *const qep_tab,bool end_of_records)1212 {1213?? DBUG_ENTER("sub_select");... ... // 此處省略1000字1265?? while (rc == NESTED_LOOP_OK && join->return_tab >= qep_tab_idx)1266?? {1267???? int error;// 第一步，從存儲引擎中獲取一行；1268???? if (in_first_read)1269???? {1270?????? in_first_read= false;// 第一步，首次讀取，掃描第一個滿足條件的記錄；// 初始化cursor，從”頭”掃描到某個位置// 類似: SELECT id FROM t LIMIT 1;1271?????? error= (*qep_tab->read_first_record)(qep_tab);1272???? }1273???? else// 第一步，后續讀取，在前次掃描的位置上繼續遍歷，找到一個滿足條件的記錄；// 類似: SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;1274?????? error= info->read_record(info);... ... // 此處省略1000字// 第二步，處理剛剛取出的一行1291?????? rc= evaluate_join_record(join, qep_tab);... ... // 此處省略1000字1303?? DBUG_RETURN(rc);1304 }

Q： 代碼層面，第一步驟(讀取一行)有 2 個分支，為什么？

A：從 InnoDB 接口層面考慮，分為 “讀第一行” 和 “讀下一行”，是 2 個不同的執行過程，讀第一行需要找到一個 ( cursor ) 位置并做一些初始化工作讓后續的過程可遞歸。

正如我們如果用腳本/程序來進行逐行的掃表操作，實現上就會涉及下面 2 個 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;

涉及到此例的代碼，SQL 層到存儲引擎層的調用關系，讀取階段的調用棧如下：(供參考)

sub_select 函數中從 SQL 層到 InnoDB 層的函數調用關系：(同顏色、同縮進 表示同一層)???(*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并將其放到一個有效的初始位置上;???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”移動一次cursor;

我們可以看到，無論是哪一個分支的讀取，最終都殊途同歸于 row_search_mvcc 函數。

以上是對 LOOP 中的代碼做一些簡要的說明，下面來看 row_search_mvcc 與 evaluate_join_record 如何輸出最終的 count 結果。

2.3 行可見性及 row_search_mvcc 函數

這里我們主要通過一組 case 和幾個問題來看行可見性對 COUNT( * ) 的影響。

?

Q：對于“SELECT COUNT( * ) FROM t”或者“SELECT MIN(id) FROM t”操作，第一次的讀行操作讀到的是表 t 中 ( B+ 樹最左葉節點 page 內 ) 的最小記錄嗎？( ha_index_first 為何也調用 row_search_mvcc 來獲取最小 key 值？)

A：不一定。即使是 MIN ( id ) 也不一定就讀取的是 id 最小的那一行，因為也同樣有行可見性的問題，實際上 index_read 取到的是 當前事務內語句可見的最小 index 記錄。這也反映了前面提到的 join_read_first 與 join_read_next “殊途同歸”到 row_search_mvcc 是理所應當的。

Q：針對圖中最后一問，如果事務 X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔離級別，且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( * ) 執行過程中 ( 僅掃描到 5 或 10 這條記錄 ) 完成的，那么 X-count( * ) 在事務 C-Insert ( 100 ) 完成后，能否在之后的讀取過程中看到 100 這條記錄呢？

A：MySQL 采取”讀到什么就是什么”的策略，即 X-count( * ) 在后面可以讀到 100 這條記錄。

2.4 evaluate_join_record 與列是否為空

Q：某一行如何計入 count？

A：兩種情況會將所讀的行計入 count:

如果 COUNT 函數中的參數是某列，則會判斷所讀行中該列定義是否 Nullable 以及該列的值是否為 NULL；若兩者均為是，則不會計入 count，否則將計入 count。

• e.g. SELECT COUNT(col_name) FROM t
• col_name 可以是主鍵、唯一鍵、非唯一鍵、非索引字段

如果 COUNT 中帶有 * ，則會判斷這部分的整行是否為 NULL，如果判斷參數為 NULL，則忽略該行，否則 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： 特別地，對于 SELECT COUNT(id) FROM t，其中 id 字段是表 t 的主鍵，則如何？

A：效果上等價于 COUNT( * )。因為無論是 COUNT( * )，還是 COUNT ( pk_col ) 都是因為有主鍵從而充分斷定索取數據不為 NULL，這類 COUNT 表達式可以用于獲取當前可見的表行數。

Q： 用戶層面對 InnoDB COUNT( * ) 的優化操作問題

A：這個問題是業界熟悉的一個問題，掃描非空唯一鍵可得到表行數，但所涉及的字節數可能會少很多(在表的行長與主鍵、唯一鍵的長度相差較多時)，相對的 IO 代價小很多。

相關調用棧參考如下:

參考一: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()參考二: (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、數據結構:

Q：count 值存儲在哪個內存變量里？

**A： **SQL 解析后，存儲于表達 COUNT( * ) 這一項中，((Item_sum_count*)item_sum)->count

如下圖所示回顧我們之前“COUNT( * )前置流程”部分提到的 JOIN 結構。

?

即 SQL 解析器為每個 SQL 語句進行結構化，將其放在一個 JOIN 對象 ( join ) 中來表達。在該對象中創建并填充了一個列表 result_field_list 用于存放結果列，列表中每個元素則是一個結果列的 ( Item_result_field* ) 對象 ( 指針 ) 。

在 COUNT( * )-case 中，結果列列表只包含一個元素，( Item_sum_count: public Item_result_field ) 類型對象 ( name = “COUNT( * )”)，其中該類所特有的成員變量 count即為所求。

?

三、MyISAM 全表 COUNT( * )

由于 MyISAM 引擎并不常用于實際業務中，僅做簡要描述如下：

MyISAM-COUNT( * ) 操作是 O(1) 時間復雜度的操作。

每張 MyISAM 表中存放了一個 meta 信息-count 值，在內存中與文件中各有一份，內存中的 count 變量值通過讀取文件中的 count 值來進行初始化。

SELECT COUNT( * ) FROM t?會直接讀取內存中的表 t 對應的 count 變量值。

內存中的 count 值與文件中的 count 值由寫操作來進行更新，其一致性由表級鎖來保證。

表級鎖保證的寫入串行化使得，同一時刻所有用戶線程的讀操作要么被鎖，要么只會看到一種數據狀態。

?

四、幾個問題

Q：MyISAM 與 InnoDB 在 COUNT( * ) 操作的執行過程在哪里開始分道揚鑣？

• 共性：共性存在于 SQL 層，即 SQL 解析之后的數據結構是一致的，count 變量都是存在于作為結果列的 Item_sum_count 類型對象中；返回給客戶端的過程也類似 – 對該 count 變量進行賦值并經由 MySQL 通信協議返回給客戶端。
• 區別：InnoDB 的 count 值計算是在 SQL 執行階段進行的；而 MyISAM 表本身在內存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息，在 SQL 優化階段通過存儲引擎的標記給優化器一個 hint，表明該表所用的存儲引擎保存了精確行數，可以直接獲取到，無需再進入執行器。

?

Q：InnoDB 中為何無法向 MyISAM 一樣維護住一個 row_count 變量？

A：從 MVCC 機制與行可見性問題中可得到原因，每個事務所看到的行可能是不一樣的，其 count( * ) 結果也可能是不同的；反過來看，則是 MySQL-Server 端無法在同一時刻對所有用戶線程提供一個統一的讀視圖，也就無法提供一個統一的 count 值。

PS: 對于多個訪問 MySQL 的用戶線程 ( COUNT( * ) ) 而言，決定它們各自的結果的因素有幾個:

一組事務執行前的數據狀態(初始數據狀態)。

有時間重疊的事務們的執行序列 (操作時序，事務理論表明 并發事務操作的可串行化是正確性的必要條件)。

事務們各自的隔離級別(每個操作的輸入)。

其中 1、2 對于 Server 而言都是全局或者說可控的，只有 3 是每個用戶線程中事務所獨有的屬性，這是 Server 端不可控的因素，因此 Server 端也就對每個 COUNT( * ) 結果不可控了。

Q：InnoDB-COUNT( * ) 屬 table scan 操作，是否會將現有 Buffer Pool 中其它用戶線程所需熱點頁從 LRU-list 中擠占掉，從而其它用戶線程還需從磁盤 load 一次，突然加重 IO 消耗，可能對現有請求造成阻塞？

A：MySQL 有這樣的優化策略，將掃表操作所 load 的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界處 ( LRU 尾部約 3/8 處 )。這樣用戶線程所需的熱點頁仍然在 LRU-list-young 區域，而掃表操作不斷 load 的頁則會不斷沖刷 old 區域的頁，這部分的頁本身就是被認為非熱點的頁，因此也相對符合邏輯。

PS: 個人認為還有一種類似的優化思路，是限定掃描操作所使用的 Buffer Pool 的大小為 O(1) 級別，但這樣做需要付出額外的內存管理成本。

Q：InnoDB-COUNT( * ) 是否會像 SELECT * FROM t 那樣讀取存儲大字段的溢出頁(如果存在)？

A：否。因為 InnoDB-COUNT( * ) 只需要數行數，而每一行的主鍵肯定不是 NULL，因此只需要讀主鍵索引頁內的行數據，而無需讀取額外的溢出頁。

本文作者：賈春生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的select count(*)底层究竟干了啥么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。