在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL 的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。

1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快？

我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。

MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。

但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoDB相差无几了。

为什么MyISAM引擎能够记录表的总行数，InnoDB引擎却不行？

因为MyISAM引擎不支持事务，只有表锁，所以记录的总行数是准确的。

而InnoDB引擎支持事务和行锁，存在并发修改的情况。又由于事务的隔离性，会出现不可重复读和幻读，记录的总行数无法保证是准确的。

2. 能不能手动实现统计总行数

既然InnoDB引擎没有帮我们记录总行数，我们能不能手动记录总行数，比如使用Redis。

其实也是不行的，使用Redis记录总行数，至少有下面3个问题：

1. 无法实现事务之间的隔离
2. 更新丢失，因为i++不是原子操作，当然可以使用Lua脚本实现原子操作，更复杂。
3. Redis是非关系型缓存数据库，不能当作关系型持久化数据库使用，一般需要设置过期时间。

由上图中得知，虽然Redis计数加1操作放在了事务里面，但是不受事务控制的，在事务没有提交前，其他查询依然读到了最新的总行数，这就是脏读的情况。

3. InnoDB引擎能否实现快速计数

有一种办法，可以粗略估计表的总行数，就是使用MySQL命令：

show table status like 'user';

真实的总行数有100万行，预估有99万多行，误差在可接受的范围内。

部分场景适用，比如粗略估计网站的总用户数。

4. 四种计数方式的性能差别

常见的统计总行数的方式有以下四种：

count(*) 、 count(常量) 、 count(id) 、 count(字段)

InnoDB引擎对count计数做了优化，会选用数据量较小的非聚簇索引进行统计。

比如用户表中有三个索引，分别是主键索引、name索引和age索引，使用执行计划查看计数的时候用到了哪个索引？

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  `age` tinyint NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`),
  KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='用户表';

explain select count(*) from user;

用到了数据量较小的age索引。

count(*) 、 count(常量) 是直接统计表中的总行数，效率较高。

而 count(id) 还需要把数据返回给MySQL Server端进行累加计数。

最后 count(字段)需要筛选不为null字段，效率最差。

四种计数的查询性能从高到低，依次是：

count(*) ≈ count(常量) > count(id) > count(字段)

对于大多数情况，得到计数结果，还是老老实实使用count(*)

所以推荐使用select count(*) ，别跟select * 搞混了，不推荐使用select * 的。