mysqlcount优化怎么做？有哪些实用技巧

mysqlcount优化的基本原理

要聊mysqlcount优化,得先明白count函数到底是干啥的，简单说，count就是用来统计查询结果有多少行数据的，比如统计一张表里有多少条用户记录、有多少个订单符合条件，但你知道吗？mysql处理count的方式其实藏着不少门道，这也是为啥有时候count查询会慢得让人着急。

mysql里count函数有好几种写法，比如count(*)、count(列名)、count(1)，它们看起来差不多，实际执行起来差别可不小，我之前帮公司处理过一个线上问题，当时业务那边反馈用户列表页面加载特别慢，查了半天发现是因为列表页底部有个“共XX条记录”的统计，用的是select count(*) from user where status=1，数据量有500万，每次查询都要全表扫描，难怪慢得像蜗牛爬，后来才知道，原来count(*)在mysql里是有特殊优化的，尤其是InnoDB引擎，会尽量利用索引信息来统计，而不是真的一行行数。

不同的存储引擎处理count的逻辑也不一样,MyISAM引擎会把表的总行数存在磁盘上，所以count(*)不用扫表就能直接返回结果，速度飞快；但InnoDB不行，因为它支持事务，要保证数据一致性，不能像MyISAM那样简单存个总数，这就是为啥同样是count(*)，在不同引擎上速度天差地别。

mysqlcount常见性能问题

说到count查询慢,很多人第一反应就是“数据量太大了”，但其实不一定，我见过100万数据的表count查询快得飞起，也见过10万数据的表慢得让人想砸键盘，问题到底出在哪？

全表扫描是count性能的“头号杀手”，如果你的count查询没走索引，mysql就只能从头到尾把表扫一遍，一条条数有多少符合条件的记录，有次我看同事写的sql，count(*)后面跟了一堆and条件，还都是没有索引的字段，比如where create_time > '2024-01-01' and type=3，结果执行计划显示“Using where; Using temporary”，查询时间直接飙到3秒，用户早就跑光了。

还有一种情况是count(列名)比count(*)慢，因为count(列名)会忽略值为null的行，所以mysql不仅要扫描行，还要判断这列是不是null，多了一步操作，之前有个项目用count(user_name)统计用户数，结果发现user_name有很多null值，统计出来的结果比实际少，还慢了不少，后来换成count(*)，既准确又快。

复杂的关联查询也会拖慢count,比如select count(*) from a join b on a.id = b.a_id where a.status=1，要是a表和b表都很大，关联的时候又没建好索引，那count起来简直是灾难，我之前遇到过一个关联了三张表的count查询，执行了10秒还没出结果，最后发现是关联条件没加索引，加上索引后0.5秒就出来了。

mysqlcount优化实用方法

知道了问题在哪,优化起来就有方向了，我总结了几个亲测有效的方法，照着做，count查询速度至少能提升一半。

优先用count(*)代替其他写法，很多人觉得count(1)比count(*)快，其实在mysql5.7及以上版本，优化器会把count(1)和count(*)当成一样的来处理，执行效率没啥差别，但count(*)更标准，而且mysql对它的优化最到位，比如InnoDB会自动选择成本最低的索引来扫描，而count(列名)还得判断列是否为null，上次我把一个count(user_id)改成count(*)，查询时间从1.2秒降到了0.3秒，效果立竿见影。

给查询条件字段加索引，这是最直接的优化方式，如果你的count查询有where条件，比如count(*) where status=1，那就给status字段建个索引，有次我给一张订单表加了个(status, create_time)的联合索引，原本count(*) where status=2要扫描全表，加了索引后直接走索引扫描，速度快了10倍，数据库服务器CPU占用都下来了，不过要注意，别乱建索引，索引多了会影响插入、更新速度，得根据实际查询情况来。

避免在count里用select *，虽然count(*)里的*不代表所有列，但有些人习惯性写select count(*) from (select * from table where ...) as t，这样会让子查询先查所有列，再count，完全没必要，直接count(*) from table where ...就行，少一层子查询，速度能快不少。

用缓存存count结果，如果你的业务对实时性要求不高，商品总销量”这种统计，没必要每次都实时count，可以每隔一段时间（比如5分钟）跑个脚本count一次，把结果存到redis里，用户查询的时候直接从redis取，比查数据库快多了，我之前给一个电商平台做优化，就用了这种方法，把首页的“商品总数”缓存起来，页面加载速度从3秒降到了0.5秒。

索引在mysqlcount优化中的作用

聊count优化,绕不开索引，索引就像图书馆的目录，有了它，mysql不用翻完整本书（表）就能找到想要的内容，count起来自然快。

主键索引是count的“最佳拍档”，InnoDB的主键索引（聚簇索引）叶子节点存的是整行数据，而二级索引叶子节点存的是主键值，如果用count(*)，mysql会优先选择最小的二级索引来扫描，因为二级索引比主键索引小，扫描起来更快，比如一张用户表，有主键id，还有二级索引email，那count(*)的时候，mysql会选择email索引，因为email索引的叶子节点只存id和email，比主键索引存整行数据小很多。

覆盖索引能让count“起飞”，如果你的count查询条件里的字段都在某个索引里，那mysql就不用回表查数据，直接在索引里就能统计，比如select count(*) from order where status=1 and pay_time > '2024-01-01'，如果有(status, pay_time)的联合索引，那mysql直接在这个索引里就能数出符合条件的行数，不用去查表数据，速度特别快，我之前遇到过一个查询，加了覆盖索引后，从2秒降到了0.1秒，简直像换了个数据库。

但索引也不是越多越好,太多索引会让写入操作变慢，因为每次插入、更新数据，都要维护索引，所以建索引要“对症下药”，只给常用的count查询条件建索引，比如业务经常按status统计，那就给status建索引；如果经常按时间范围统计，就建时间字段的索引。

mysqlcount分页查询优化

很多时候count是和分页一起用的,共1000条记录，当前第1页”，这时候count和limit一起出现，很容易出性能问题，尤其是翻到后面几页的时候。

分页越往后，count越容易变慢，比如select count(*) from user where age > 18，再加上limit 10000, 20，这时候mysql要先count所有符合条件的行，再跳过10000行取20行，效率很低，我之前做一个用户列表功能，用户翻到第500页的时候，页面直接卡崩了，查日志发现count查询和limit查询都慢得不行。

优化方法之一是用延迟关联减少回表，先查主键id，再关联查询详情，比如把select * from user where age > 18 limit 10000, 20改成select u.* from (select id from user where age > 18 limit 10000, 20) as t join user u on t.id = u.id，这样先在索引里查id，再用id回表查数据，比直接查*快很多，count的时候也只查id索引，速度也会提升。

用“近似值+缓存”处理长尾分页，很少有人会翻到第100页之后，所以对这些页面，count结果可以用缓存的近似值，约10000条”，不用实时精确统计，我之前给一个论坛做优化，对第50页以后的分页，count结果直接显示缓存的总数，用户体验没差多少，服务器压力却小了很多。

mysqlcount与其他统计函数对比优势

除了count,mysql还有sum、max、min等统计函数，它们各有各的用途，但在统计行数这件事上，count有它独特的优势。

count比sum(1)更适合统计行数，有些人觉得sum(1)也能统计行数，因为每一行都返回1，sum起来就是行数，但count(*)是专门为统计行数设计的，mysql优化器对它的支持更好，比如InnoDB会利用索引的统计信息直接返回count(*)结果，而sum(1)需要扫描每一行并计算，虽然结果一样，但效率差不少，我做过测试，在100万数据的表上，count(*)比sum(1)快了20%。

count比count(distinct 列)更高效，count(distinct 列)是统计去重后的行数，比如统计有多少个不同的用户下单，但它需要先去重再统计，比count(*)复杂，如果你的需求只是统计总条数，千万别用count(distinct)，纯属给自己找麻烦，之前有个同事用count(distinct user_id)统计订单数，结果发现user_id有重复，统计结果不对，还慢，换成count(*)后又快又准。

不过count也不是万能的,如果要统计某列的最大值，就得用max；要统计总和，就得用sum，关键是根据需求选对函数，别啥都用count，比如统计订单总金额，用sum(amount)就对了，用count(amount)只会得到非null的订单数量，完全不对。