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首页 > 数据库 select count(*)底层究竟干了啥么 2024-04-28 17:13:42

select count(*)底层究竟干了啥么

“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中, 我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎, 在此前提下, COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N), 其中 N 为表的行数。

而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数。这些实践经验的背后是怎样的机制, 以及为什么需要/可以是这样, 就是此文想要探讨的。

先来看一下概况, MySQL COUNT( * ) 在 2 种存储引擎中的部分问题:
图片一

下面就带着这些问题, 以 InnoDB 存储引擎为主来进行讨论。

一 InnoDB 全表 COUNT( * )

主要问题:

  1. 执行过程是怎样的？
  2. 如何计算 count？影响 count 结果的因素有哪些？
  3. count 值存在哪里？涉及的数据结构是怎样的？
  4. 为什么 InnoDB 只能通过扫表来实现 count( * )？(见本文最后的问题)
  5. 全表COUNT( * )作为 table scan 类型操作的一个 case, 有什么风险？
  6. COUNT(* )操作是否会像“SELECT * ”一样可能读取大字段涉及的溢出页？

<一> 执行框架 – 循环: 读取 + 计数？

1 基本结论:

全表扫描, 一个循环解决问题。
循环内: 先读取一行, 再决定该行是否计入 count。
循环内是一行一行进行计数处理的。

2 说明:

简单 SELELCT-SQL 的执行框架, 类比 INSERT INTO … SELECT 是同样的过程。
图片二
下面会逐步细化如何读取与计数 ( count++ ) 。

<二> 执行过程？

执行过程部分, 分为 4 个部分:

  1. COUNT( * ) 前置流程: 从 Client 端发 SQL 语句, 到 MySQL-Server 端执行 SELECT 之前, 为后面的一些阐述做一铺垫。
  2. COUNT( * ) 流程: 简要给出代码层面的流程框架及 2 个核心步骤的重点调用栈部分。
  3. 读取一行: 可见性及 row_search_mvcc 函数, 介绍可见性如何影响 COUNT( * ) 结果。
  4. 计数一行: Evaluate_join_record 与列是否为空, 介绍计数过程如何影响 COUNT( * ) 结果。

如果读者希望直接看如何进行 COUNT( * ), 那么也可以忽略 (1), 而直接跳到 (2) 开始看。

1 COUNT( * ) 前置流程回忆 – 从 Client 端发 SQL 到 sub_select 函数

为了使看到的调用过程不太突兀, 我们还是先回忆一下如何执行到 sub_select 函数这来的:
图片三

  1. MySQL-Client 端发送 SQL 语句, 根据 MySQL 通信协议封包发送。

  2. Mysql-Server 端接收数据包, 由协议解析出 command 类型 ( QUERY ) 及 SQL 语句 ( 字符串 )

  3. SQL 语句经过解析器解析输出为 JOIN 类的对象, 用于结构化地表达该 SQL 语句。

    PS: 这里的 JOIN 结构, 不仅仅是纯语法结构, 而是已经进行了语义处理, 粗略地说, 汇总了表的列表 ( table_list )、目标列的列表 ( target_list )、WHERE 条件、子查询等语法结构。
    在全表 COUNT( * )-case 中, table_list = [表“t”(别名也是“t”)], target_list = [目标列对象(列名为“COUNT( * )”)], 当然这里没有 WHERE 条件、子查询等结构。

  4. JOIN 对象有 2 个重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec(), 分别用于进行查询语句的优化 和 查询语句的执行。
    join->optimize(), 优化阶段 (稍后 myisam 下全表 count( * ) 操作会涉及这里的一点内容)。
    join->exec(), 执行阶段 ( 重点 ), 包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操作的执行流程。

  5. join->exec() 经过若干调用, 将调用到 sub_select 函数来执行简单 SQL, 包括 COUNT( * )

  6. END of sub_select 。

2 COUNT( * ) 流程 ( 于 sub_select 函数中 )

上层的流程与代码是比较简单的, 集中在 sub_select 函数中, 其中 2 类函数分别对应于前面”执行框架”部分所述的 2 个步骤 – 读取、计数。先给出结论如下:

(1)读取一行: 从相对顶层的 sub_select 函数经过一番调用, 最终所有分支将调用到 row_search_mvcc 函数中, 该函数就是用于从 InnoDB 存储引擎所存储的 B+-tree 结构中读取一行到内存中的一个 buf (uchar * ) 中, 待后续处理使用。

这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT( * ) 这类快照读而言, 只会涉及 MVCC 及其可见性, 而不涉及行锁。详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。

(2)计数一行: 代码层面, 将会在 evaluate_join_record 函数中对所读取的行进行评估, 看其是否应当计入 count 中 ( 即是否要 count++ )。

简单来说, COUNT(arg) 本身为 MySQL 的函数操作, 对于一行来说, 若括号内的参数 arg ( 某列或整行 ) 的值若不是 NULL, 则 count++, 否则对该行不予计数。详情可跳至“ Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。

这两个阶段对 COUNT( * )结果的影响如下: (两层过滤)
图片四
SQL 层流程框架相关代码摘要如下:
图片五

Q: 代码层面, 第一步骤(读取一行)有 2 个分支, 为什么？
A: 从 InnoDB 接口层面考虑, 分为 “读第一行” 和 “读下一行”, 是 2 个不同的执行过程, 读第一行需要找到一个 ( cursor ) 位置并做一些初始化工作让后续的过程可递归。

正如我们如果用脚本/程序来进行逐行的扫表操作, 实现上就会涉及下面 2 个 SQL:
图片六

具体涉及到此例的代码, SQL 层到存储引擎层的调用关系, 读取阶段的调用栈如下: (供参考)
图片七

我们可以看到, 无论是哪一个分支的读取, 最终都殊途同归于 row_search_mvcc 函数。

以上是对 LOOP 中的代码做一些简要的说明, 下面来看 row_search_mvcc 与 evaluate_join_record 如何输出最终的 count 结果。

3 行可见性及 row_search_mvcc 函数

这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT( * ) 的影响。
图片八

Q: 对于“SELECT COUNT( * ) FROM t”或者“SELECT MIN(id) FROM t”操作, 第一次的读行操作读到的是表 t 中 ( B+ 树最左叶节点 page 内 ) 的最小记录吗？( ha_index_first 为何也调用 row_search_mvcc 来获取最小 key 值？)
A: 不一定。即使是 MIN ( id ) 也不一定就读取的是 id 最小的那一行, 因为也同样有行可见性的问题, 实际上 index_read 取到的是 当前事务内语句可见的最小 index 记录。这也反映了前面提到的 join_read_first 与 join_read_next “殊途同归”到 row_search_mvcc 是理所应当的。

Q: 针对图中最后一问, 如果事务 X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔离级别, 且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( * ) 执行过程中 ( 仅扫描到 5 或 10 这条记录 ) 完成的, 那么 X-count( * ) 在事务 C-Insert ( 100 ) 完成后, 能否在之后的读取过程中看到 100 这条记录呢？
A: MySQL 采取”读到什么就是什么”的策略, 即 X-count( * ) 在后面可以读到 100 这条记录。

4 evaluate_join_record 与列是否为空

Q: 某一行如何计入 count？
A: 两种情况会将所读的行计入 count:

(1)如果 COUNT 函数中的参数是某列, 则会判断所读行中该列定义是否 Nullable 以及该列的值是否为 NULL; 若两者均为是, 则不会计入 count, 否则将计入 count。

SELECT COUNT(col_name) FROM t

col_name 可以是主键、唯一键、非唯一键、非索引字段

(2)如果 COUNT 中带有 * , 则会判断这部分的整行是否为 NULL, 如果判断参数为 NULL, 则忽略该行, 否则 count++。

SELECT COUNT(*) FROM t
SELECT COUNT(B.*) FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id

Q: 特别地, 对于 SELECT COUNT(id) FROM t, 其中 id 字段是表 t 的主键, 则如何？
A: 效果上等价于 COUNT( * )。因为无论是 COUNT( * ), 还是 COUNT ( pk_col ) 都是因为有主键从而充分断定索取数据不为 NULL, 这类 COUNT 表达式可以用于获取当前可见的表行数。

Q: 用户层面对 InnoDB COUNT( * ) 的优化操作问题
A: 这个问题是业界熟悉的一个问题, 扫描非空唯一键可得到表行数, 但所涉及的字节数可能会少很多(在表的行长与主键、唯一键的长度相差较多时), 相对的 IO 代价小很多。

相关调用栈参考如下:
图片九

二 数据结构

Q: count 值存储在哪个内存变量里？
A: SQL 解析后, 存储于表达 COUNT( * ) 这一项中, ((Item_sum_count*)item_sum)->count

如下图所示回顾我们之前“COUNT( * )前置流程”部分提到的 JOIN 结构。
图片十

即 SQL 解析器为每个 SQL 语句进行结构化, 将其放在一个 JOIN 对象 ( join ) 中来表达。在该对象中创建并填充了一个列表 result_field_list 用于存放结果列, 列表中每个元素则是一个结果列的 ( Item_result_field* ) 对象 ( 指针 ) 。

在 COUNT( * )-case 中, 结果列列表只包含一个元素, ( Item_sum_count: public Item_result_field ) 类型对象 ( name = “COUNT( * )”), 其中该类所特有的成员变量 count即为所求。

三 MyISAM 全表 COUNT( * )

由于 MyISAM 引擎并不常用于实际业务中, 仅做简要描述如下:

  1. MyISAM-COUNT( * ) 操作是 O(1) 时间复杂度的操作
  2. 每张 MyISAM 表中存放了一个 meta 信息-count 值, 在内存中与文件中各有一份, 内存中的 count 变量值通过读取文件中的 count 值来进行初始化
  3. SELECT COUNT( * ) FROM t 会直接读取内存中的表 t 对应的 count 变量值
  4. 内存中的 count 值与文件中的 count 值由写操作来进行更新, 其一致性由表级锁来保证
  5. 表级锁保证的写入串行化使得, 同一时刻所有用户线程的读操作要么被锁, 要么只会看到一种数据状态。

四 几个问题

Q: MyISAM 与 InnoDB 在 COUNT( * ) 操作的执行过程在哪里开始分道扬镳？

共性: 共性存在于 SQL 层, 即 SQL 解析之后的数据结构是一致的, count 变量都是存在于作为结果列的 Item_sum_count 类型对象中; 返回给客户端的过程也类似 – 对该 count 变量进行赋值并经由 MySQL 通信协议返回给客户端。

区别: InnoDB 的 count 值计算是在 SQL 执行阶段进行的; 而 MyISAM 表本身在内存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息, 在 SQL 优化阶段通过存储引擎的标记给优化器一个 hint, 表明该表所用的存储引擎保存了精确行数, 可以直接获取到, 无需再进入执行器。

Q: InnoDB 中为何无法向 MyISAM 一样维护住一个 row_count 变量？

A: 从 MVCC 机制与行可见性问题中可得到原因, 每个事务所看到的行可能是不一样的, 其 count( * ) 结果也可能是不同的; 反过来看, 则是 MySQL-Server 端无法在同一时刻对所有用户线程提供一个统一的读视图, 也就无法提供一个统一的 count 值。

PS: 对于多个访问 MySQL 的用户线程 ( COUNT( * ) ) 而言, 决定它们各自的结果的因素有几个:
1. 一组事务执行前的数据状态(初始数据状态)
2. 有时间重叠的事务们的执行序列 (操作时序, 事务理论表明 并发事务操作的可串行化是正确性的必要条件)
3. 事务们各自的隔离级别(每个操作的输入)。

其中 1、2 对于 Server 而言都是全局或者说可控的, 只有 3 是每个用户线程中事务所独有的属性, 这是 Server 端不可控的因素, 因此 Server 端也就对每个 COUNT( * ) 结果不可控了。

Q: InnoDB-COUNT( * ) 属 table scan 操作, 是否会将现有 Buffer Pool 中其它用户线程所需热点页从 LRU-list 中挤占掉, 从而其它用户线程还需从磁盘 load 一次, 突然加重 IO 消耗, 可能对现有请求造成阻塞？

A: MySQL 有这样的优化策略, 将扫表操作所 load 的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界处 ( LRU 尾部约 3/8 处 )。这样用户线程所需的热点页仍然在 LRU-list-young 区域, 而扫表操作不断 load 的页则会不断冲刷 old 区域的页, 这部分的页本身就是被认为非热点的页, 因此也相对符合逻辑。

PS: 个人认为还有一种类似的优化思路, 是限定扫描操作所使用的 Buffer Pool 的大小为 O(1) 级别, 但这样做需要付出额外的内存管理成本。

Q: InnoDB-COUNT( * ) 是否会像 SELECT * FROM t 那样读取存储大字段的溢出页(如果存在)？

A: 否。因为 InnoDB-COUNT( * ) 只需要数行数, 而每一行的主键肯定不是 NULL, 因此只需要读主键索引页内的行数据, 而无需读取额外的溢出页。

原文地址: https://blog.didiyun.com/index.php/2019/01/08/mysql-count


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