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MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

2019-07-09 15:31lmy86263 Mysql

這篇文章主要介紹了Windows 10,MySQL版本是5.7.12-log環(huán)境下mysql中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化,需要的朋友可以參考下

本文的環(huán)境是Windows 10,MySQL版本是5.7.12-log

一、 基本使用

count的基本作用是有兩個:

  • 統(tǒng)計(jì)某個列的數(shù)據(jù)的數(shù)量;
  • 統(tǒng)計(jì)結(jié)果集的行數(shù);

用來獲取滿足條件的數(shù)據(jù)的數(shù)量。但是其中有一些與使用中印象不同的情況,比如當(dāng)count作用一列、多列、以及使用*來表達(dá)整行產(chǎn)生的效果是不同的。

示例表如下:

CREATE TABLE `NewTable` (
`id` int(11) NULL DEFAULT NULL ,
`name` varchar(30) NULL DEFAULT NULL ,
`country` varchar(50) NULL DEFAULT NULL ,
`province` varchar(30) NULL DEFAULT NULL ,
`city` varchar(30) NULL DEFAULT NULL 
)ENGINE=InnoDB

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

1.1 不計(jì)算NULL的值

如果有NULL值,在返回的結(jié)果中會被過濾掉

select count(country) from person;

返回結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

如果滿足條件的數(shù)據(jù)項(xiàng)不存在,則結(jié)構(gòu)返回0,經(jīng)常通過這種方式判斷是否有滿足條件的數(shù)據(jù)存在;返回的數(shù)據(jù)類型是bigint。

1.2 對count(*)的處理

count(*)的處理是有點(diǎn)不同的,它會返回所有數(shù)據(jù)的數(shù)量,但是不會過濾其中的NULL值,它也并不是相當(dāng)于展開成所有的列,而是直接會忽略所有的列而直接統(tǒng)計(jì)所有的行數(shù)。語句如下:

select count(*) from person;

返回結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

當(dāng)想要返回所有的數(shù)據(jù)的數(shù)量的時(shí)候,但是又不想包括全部是NULL的列,使用count(*)是不可能做到的,但是在1.1中說到count作用于列的時(shí)候會過濾NULL,那么直接這么寫是不是對?

select count(id, `name`, country, province, city) from person;

那就錯了,count只能作用于單列,不能作用于多列 ,所以上面的寫法是錯誤的。

另外針對count(*)語句,在MyISAM存儲引擎中做了優(yōu)化,每個表的數(shù)據(jù)行數(shù)都會存儲在存儲引擎中,可以很快拿到;但是在事務(wù)性的存儲引擎中,比如InnoDB中,因?yàn)闀婕暗蕉鄠€事務(wù);

1.3 對count(distinct …)的處理

count(distinct …)會返回彼此不同但是非NULL的數(shù)據(jù)的行數(shù)。這一點(diǎn)和只使用distinct是有區(qū)別的,因?yàn)閐istinct是不過濾NULL值的,詳見MySQL中distinct的使用方法 。

- 如果沒有符合條件的數(shù)據(jù)則返回0; 
- 該語句可以作用于多列,是當(dāng)各個列之間有一個不同,就認(rèn)為整行數(shù)據(jù)不同,與distinct作用于多列時(shí)效果相同;

select count(DISTINCT country) from person;

返回結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

但是對于count(*)和count(distinct )兩者的結(jié)合,如下:

select count(DISTINCT *) from person;

該語句是錯誤的,無法執(zhí)行,因此與select count(DISTINCT *) from person 還是有區(qū)別的。

二、 性能優(yōu)化

通常情況下,count(*)操作需要大量掃描數(shù)據(jù)表中的行,如果避免掃描大量的數(shù)據(jù)就成為優(yōu)化該語句的關(guān)鍵所在。針對這個問題可以從如下兩個角度考慮。

2.1 在數(shù)據(jù)庫的層次上優(yōu)化

2.1.1 針對count(*)

在MySQL內(nèi)部已經(jīng)針對count(*)進(jìn)行了優(yōu)化,使用explain查詢?nèi)缦拢?/p>

EXPLAIN select count(*) from person;

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

從中可以看出該查詢沒有使用全表掃描也沒有使用索引,甚至不需要查詢數(shù)據(jù)表,在上面的示例數(shù)據(jù)庫中得知,該庫的存儲引擎是InnoDB ,而且其中既沒有主鍵也沒有索引。

2.2 針對單個列進(jìn)行count

查詢?nèi)缦拢?/p>

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

發(fā)現(xiàn)在沒有主鍵和索引的情況下,對全表進(jìn)行了掃描。在數(shù)據(jù)中避免大量掃描數(shù)據(jù)行,一個最直接的方法使用索引:

當(dāng)對id設(shè)置為一般索引 :INDEX abc (id) USING BTREE 。

執(zhí)行查詢?nèi)缦拢?/p>

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

此時(shí)發(fā)現(xiàn)并沒有使用索引,仍然進(jìn)行的是全表掃描,當(dāng)執(zhí)行如下時(shí):

EXPLAIN select count(country) from person where id > 4;

結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

這是使用了索引進(jìn)行了范圍查詢,顯然比上面的要好。

但是問題來了,為什么有時(shí)候使用索引,有時(shí)候不用索引?在上面的第一次查詢中已經(jīng)能夠檢測出可能的key但是并沒有使用?如果有知道的大神給解讀一下!

對id設(shè)置為主鍵,執(zhí)行查詢?nèi)缦拢?/p>

EXPLAIN select count(country) from person where id > 2;

結(jié)果如下:

MySQL中聚合函數(shù)count的使用和性能優(yōu)化技巧

2.2 在應(yīng)用的層次上優(yōu)化

在應(yīng)用的層次上優(yōu)化,可以考慮在系統(tǒng)架構(gòu)中引入緩存子系統(tǒng),比如在過去中常用的Memcached,或者現(xiàn)在非常流行的Redis, 但是這樣會增加系統(tǒng)的復(fù)雜性。

mysql group by與聚合函數(shù)(sum,count等)實(shí)例

首先我們先來了解一下mysql聚合函數(shù)

mysql中一種特殊的函數(shù):聚合函數(shù),SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG等。這些函數(shù)和其它函數(shù)的根本區(qū)別就是它們一般作用在多條記錄上。例如:

SELECT SUM(score) FROM table

這個sql的意思是查詢表table里面所有score列的總和。

接著我們通過一個實(shí)例來講解group by語句中如何使用聚合函數(shù)。

book表如下:

 

id first_name last_name city
1 Jason Martin Toronto
2 Alison Mathews Vancouver
3 James Mathews Vancouver
4 Celia Rice Vancouver
5 David Larry New York

 

現(xiàn)在我們要對city進(jìn)行分組查詢,并獲取每個分組有多少條數(shù)據(jù),我們需要count聚合函數(shù)。

SELECT *,count(*) FROM book GROUP BY city

結(jié)果為:

 

id first_name last_name city count(*)
1 Jason Martin Toronto 1
2 Alison Mathews Vancouver 3
5 David Larry New York 1

 

先以city把返回記錄分成多個組,這就是GROUP BY的字面含義。分完組后,然后用聚合函數(shù)對每組中的不同字段(一或多條記錄)作運(yùn)算。

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