MySQL中聚合函数count的使用和性能优化技巧

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

对id设置为主键,执行查询如下:

那就错了,count只能作用于单列,不能作用于多列 ,所以上面的写法是错误的。

mysql group by与聚合函数(sum,count等)实例

通常情况下,count(*)操作需要大量扫描数据表中的行,如果避免扫描大量的数据就成为优化该语句的关键所在。针对这个问题可以从如下两个角度考虑。

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

执行查询如下:

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

本文的环境是Windows 10,MySQL版本是5.7.12-log

count的基本作用是有两个:

该语句是错误的,无法执行,因此与select count(DISTINCT *) from person
还是有区别的。

返回结果如下:

select count(DISTINCT *) from person;

返回结果如下:

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

从中可以看出该查询没有使用全表扫描也没有使用索引,甚至不需要查询数据表,在上面的示例数据库中得知,该库的存储引擎是InnoDB
,而且其中既没有主键也没有索引。

一、 基本使用

1.1 不计算NULL的值

2.1 在数据库的层次上优化

count(*)的处理是有点不同的,它会返回所有数据的数量,但是不会过滤其中的NULL值,它也并不是相当于展开成所有的列,而是直接会忽略所有的列而直接统计所有的行数。语句如下:

在MySQL内部已经针对count(*)进行了优化,使用explain查询如下:

这个sql的意思是查询表table里面所有score列的总和。

当想要返回所有的数据的数量的时候,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中说到count作用于列的时候会过滤NULL,那么直接这么写是不是对?

1.2 对count(*)的处理

book表如下:

现在我们要对city进行分组查询,并获取每个分组有多少条数据,我们需要count聚合函数。

另外针对count(*)语句,在MyISAM存储引擎中做了优化,每个表的数据行数都会存储在存储引擎中,可以很快拿到;但是在事务性的存储引擎中,比如InnoDB中,因为会涉及到多个事务;

mysql中一种特殊的函数:聚合函数,SUM, COUNT, MAX, MIN,
AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。例如:

1.3 对count(distinct …)的处理

但是对于count(*)和count(distinct )两者的结合,如下:

如果有NULL值,在返回的结果中会被过滤掉

如果满足条件的数据项不存在,则结构返回0,经常通过这种方式判断是否有满足条件的数据存在;返回的数据类型是bigint。

先以city把返回记录分成多个组,这就是GROUP
BY的字面含义。分完组后,然后用聚合函数对每组中的不同字段(一或多条记录)作运算。

但是问题来了,为什么有时候使用索引,有时候不用索引?在上面的第一次查询中已经能够检测出可能的key但是并没有使用?如果有知道的大神给解读一下!

首先我们先来了解一下mysql聚合函数

EXPLAIN select count(*) from person;

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

结果为:

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

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

结果如下:

用来获取满足条件的数据的数量。但是其中有一些与使用中印象不同的情况,比如当count作用一列、多列、以及使用*来表达整行产生的效果是不同的。

此时发现并没有使用索引,仍然进行的是全表扫描,当执行如下时:

count(distinct
…)会返回彼此不同但是非NULL的数据的行数。这一点和只使用distinct是有区别的,因为distinct是不过滤NULL值的,详见MySQL中distinct的使用方法

结果如下:

接着我们通过一个实例来讲解group by语句中如何使用聚合函数。

select count(DISTINCT country) from person;

select count(country) from person;

当对id设置为一般索引 :INDEX abc (id) USING BTREE 。

发现在没有主键和索引的情况下,对全表进行了扫描。在数据中避免大量扫描数据行,一个最直接的方法使用索引:

SELECT SUM(score) FROM table

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

统计某个列的数据的数量; 统计结果集的行数;

在应用的层次上优化,可以考虑在系统架构中引入缓存子系统,比如在过去中常用的Memcached,或者现在非常流行的Redis,
但是这样会增加系统的复杂性。

– 如果没有符合条件的数据则返回0; –
该语句可以作用于多列,是当各个列之间有一个不同,就认为整行数据不同,与distinct作用于多列时效果相同;

2.2 针对单个列进行count

结果如下:

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

二、 性能优化

select count(*) from person;

2.1.1 针对count(*)

查询如下:

返回结果如下:

这是使用了索引进行了范围查询,显然比上面的要好。

2.2 在应用的层次上优化

示例表如下:

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