这篇文章主要介绍“count(*)很慢的原因是什么”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“count(*)很慢的原因是什么”文章能帮助大家解决问题。
以下所有的内容均是基于，mysql 5.7 + InnoDB引擎， 进行的分析。
拓展：
MyISAM 如果没有查询条件，只是简单的统计表中数据总数，将会返回的超快，因为service层中获取到表信息中的总行数是准确的，而InnoDB只是一个估值。
废话不多说，先看一个例子。
以下是一张表数据量有100w，表中字段相对较短，整体数据量不算大。
CREATE TABLE `hospital_statistics_data` (
`pk_id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`id` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '外键',
`hospital_code` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '医院编码',
`biz_type` tinyint NOT NULL COMMENT '1服务流程 2管理效果',
`item_code` varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目编码',
`item_name` varchar(64) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核项目名称',
`item_value` varchar(36) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '考核结果',
`is_deleted` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '是否删除 0否 1是',
`gmt_created` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'gmt_modified',
`gmt_deleted` datetime(3) DEFAULT '9999-12-31 23:59:59.000' COMMENT '删除时间',
PRIMARY KEY (`pk_id`)
) DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='医院统计数据';
此表初始状态只有一个聚簇索引。
以下分不同索引情况，看一下COUNT(*)的执行计划。
1）在只有一个聚簇索引的情况下看一下执行计划。
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
结果：
这里只关注以下几个属性。
type: 这里显示index，说明使用了索引。
key：PRIMARY使用了主键索引。
key_len: 索引长度8字节。
这里有很关键的一点：count(*)也会走索引，在当前情况下使用了聚簇索引。
好，再往下看。
2）存在一个非聚簇索引（二级索引）
给表添加一个hospital_code索引。
alter table hospital_statistics_data add index idx_hospital_code(hospital_code)
此时表中存在2个索引，主键 和 hospital_code。
同样的，再执行一下：
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
结果：
同样的，看一下 type、key和key_len三个字段。
是不是觉得有点“神奇”。
为何索引变成刚添加的idx_hospital_code了。
先别急着想结论，再看下面一种情况。
3）存在两个非聚簇索引（二级索引）
在上面的基础上，再添加一个二级索引。
alter table hospital_statistics_data add index idx_biz_type(biz_type)
此时表中存在3个索引，主键 、hospital_code 和 biz_type。
同样的，执行一下：
EXPLAIN select COUNT(*) from hospital_statistics_data;
结果：
是不是更困惑了，索引又..又又...变了.
变成新添加的idx_biz_type。
先不说为何会产生以上的变化，继续往下分析。
在以上3个索引的基础上，分别看一下，count(1)、count(id)、count(index)、count(无索引)
这4种情况，与count(*)的执行计划有何区别。
count(1)
count(id) 对于样例表来说是,主键是pk_id
count(index)
这里选取biz_type索引字段。
count(无索引)
小结：
count(index) 会使用当前index指定的索引。
count(无索引) 是全表扫描，未走索引。
count(1) , count(*), count(id) 一样都会选择idx_biz_type索引
mysql 分为service层和引擎层。
所有的sql在执行前会经过service层的优化，优化分为很多类型，简单的来说可分为成本和规则。
执行计划所反映的是service层经过sql优化后，可能的执行过程。并非绝对（免得有些人说我只看执行计划过于片面）。绝大多数情况执行计划是可信的。
索引类型分为聚簇索引和非聚簇索引（二级索引）。其中数据都是挂在聚簇索引上的，非聚簇索引上只是记录的主键id。
抛开数据内存，只谈数据量，都是扯淡。什么500w就是极限，什么2个表以上的join都需要优化了，什么is null不会走索引等，纯纯的放屁。
相信一点，编写mysql代码的人比，看此文章的大部分人都要优秀。他们会尽可能在执行前，对我这样菜逼写的乱七八糟的sql进行优化。
其实原因非常非常简单，上面也说了，service层会基于成本进行优化。
并且，正常情况下，非聚簇索引所占有的内存要远远小于聚簇索引。所以问题来了，如果你是mysql的开发人员，你在执行count(*)查询的时候会使用那个索引？
我相信正常人都会使用非聚簇索引。
那如果存在2个甚至多个非聚簇索引又该如何选择呢？
那肯定选择最短的，占用内存最小的一个呀，在回头看看上面的实例，还迷惑吗。
同样都是非聚簇索引。idx_hospital_code的len是146字节；而idx_biz_type的len只有1。那还要选吗？
那为何count(*)走了索引，却还是很慢呢？
这里要明确一点，索引只是提升效率的一种方式，但不能完全的解决效率问题。count(*)有一个明显的缺陷，就是它要计算总数，那就意味着要遍历所有符合条件的数据，相当于一个计数器，在数据量足够大的情况下，即使使用非聚簇索引也无法优化太多。
官方文档：
InnoDBhandlesSELECT COUNT(*)andSELECT COUNT(1)operations in the same way. There is no performance difference.
简单的来说就是，InnoDB下 count(*) 等价于 count(1)
既然会自动走索引，那么上面那个所谓的速度排序还觉得对吗？ count(*)的性能跟数据量有很大的关系，此外最好有一个字段长度较短的二级索引。
拓展：
另外，多说一下，关于网上说的那些索引失效的情况，大多都是片面的，我这里只说一点。量变才能引起质变，索引的失效取决于你圈定数据的范围，若你圈定的数据量占整体数据量的比例过高，则会放弃使用索引，反之则会优先使用索引。但是此规则并不是完美的，有时候可能与你预期的不同，也可以通过一些技巧强制使用索引，但这种方式少用。
举个栗子：
通过上面这个表hospital_statistics_data，我进行了如下查询：
select * from hospital_statistics_data where hospital_code is not null;
此时这个sql会使用到hospital_code的索引吗？
这里也不卖关子了，若hospital_code只有很少一部分数据是null值，那么将不会走索引，反之则走索引。
原因就2个字：回表。
好比去买砂糖橘，如果你只买几斤，那么你随便挑筐里面好的就行。但是如果你要买一筐，我相信老板不会让你在里面一个个挑，而是一次给你一整筐，当然大家都不傻，都知道筐里里面肯定有那么几个坏果子。但是这样效率最高，而且对老板来说损失更小。
1.首先在server层维护一个count变量
2.server层向InnoDB引擎要第一条记录
3.InnoDB找到第一条二级索引记录，并返回给server层（注意：由于此时只是统计记录数量，所以并不需要回表）
4.由于COUNT函数的参数是*，MySQL会将*当作常数0处理。由于0并不是NULL，server层给count变量加1。
5.server层向InnoDB要下一条记录。
6.InnoDB通过二级索引记录的next_record属性找到下一条二级索引记录，并返回给server层。
7.server层继续给count变量加1。
8.重复上述过程，直到InnoDB向server层返回没记录可查的消息。
9.server层将最终的count变量的值发送到客户端。
关于“count(*)很慢的原因是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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