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        深入理解select count(*)

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        深入理解select count(*)底層究竟做了什么

        2019-06-11 12:58·Java技術(shù)架構(gòu)

        專注于Java領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)技術(shù),歡迎關(guān)注

        作者:賈春生

        SELECT COUNT( * ) FROM t是個再常見不過的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用規(guī)范中,我們一般使用事務(wù)引擎 InnoDB 作為(一般業(yè)務(wù))表的存儲引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的時間復(fù)雜度為 O(N),其中 N 為表的行數(shù)。

        而 MyISAM 表中可以快速取到表的行數(shù)。這些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的背后是怎樣的機(jī)制,以及為什么需要/可以是這樣,就是此文想要探討的。

        先來看一下概況: MySQL COUNT( * ) 在 2 種存儲引擎中的部分問題:

        下面就帶著這些問題,以 InnoDB 存儲引擎為主來進(jìn)行討論。


        一、InnoDB 全表 COUNT( * )

        主要問題:

        • 執(zhí)行過程是怎樣的?
        • 如何計(jì)算 count?影響 count 結(jié)果的因素有哪些?
        • count 值存在哪里?涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎樣的?
        • 為什么 InnoDB 只能通過掃表來實(shí)現(xiàn) count( * )?(見本文最后的問題)
        • 全表COUNT( * )作為 table scan 類型操作的一個 case,有什么風(fēng)險?
        • COUNT(* )操作是否會像SELECT *一樣可能讀取大字段涉及的溢出頁?

        1. 執(zhí)行框架 – 循環(huán): 讀取 + 計(jì)數(shù)

        1.1 基本結(jié)論

        • 全表掃描,一個循環(huán)解決問題。
        • 循環(huán)內(nèi): 先讀取一行,再決定該行是否計(jì)入 count。
        • 循環(huán)內(nèi)是一行一行進(jìn)行計(jì)數(shù)處理的。

        1.2 說明

        簡單 SELELCT-SQL 的執(zhí)行框架,類比 INSERT INTO … SELECT 是同樣的過程。

        下面會逐步細(xì)化如何讀取與計(jì)數(shù) ( count++ ) 。

        2. 執(zhí)行過程

        引述: 執(zhí)行過程部分,分為 4 個部分:

        • COUNT( * )前置流程: 從 Client 端發(fā) SQL 語句,到 MySQL-Server端執(zhí)行 SELECT 之前,為后面的一些闡述做一鋪墊。
        • COUNT( * ) 流程: 簡要給出代碼層面的流程框架及 2 個核心步驟的重點(diǎn)調(diào)用棧部分。
        • 讀取一行: 可見性及 row_search_mvcc函數(shù),介紹可見性如何影響 COUNT( * ) 結(jié)果。
        • 計(jì)數(shù)一行: Evaluate_join_record與列是否為空,介紹計(jì)數(shù)過程如何影響 COUNT( * )結(jié)果。

        如果讀者希望直接看如何進(jìn)行 COUNT( * ),那么也可以忽略 (1),而直接跳到 (2) 開始看。

        2.1 COUNT( * ) 前置流程回憶 – 從 Client 端發(fā) SQL 到 sub_select 函數(shù)

        為了使看到的調(diào)用過程不太突兀,我們還是先回憶一下如何執(zhí)行到 sub_select函數(shù)這來的:

        1.MySQL-Client 端發(fā)送 SQL 語句,根據(jù) MySQL 通信協(xié)議封包發(fā)送。

        2.Mysql-Server端接收數(shù)據(jù)包,由協(xié)議解析出 command 類型 ( QUERY ) 及 SQL 語句 ( 字符串 ) 。

        3.SQL 語句經(jīng)過解析器解析輸出為 JOIN類的對象,用于結(jié)構(gòu)化地表達(dá)該 SQL 語句。

        PS: 這里的 JOIN 結(jié)構(gòu),不僅僅是純語法結(jié)構(gòu),而是已經(jīng)進(jìn)行了語義處理,粗略地說,匯總了表的列表 (table_list )、目標(biāo)列的列表 (target_list )、WHERE 條件、子查詢等語法結(jié)構(gòu)。在全表 COUNT( * )-case 中,table_list = [表“t”(別名也是“t”)],target_list = [目標(biāo)列對象(列名為“COUNT( * )”)],當(dāng)然這里沒有 WHERE 條件、子查詢等結(jié)構(gòu)。

        4.JOIN對象有 2 個重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec(),分別用于進(jìn)行查詢語句的優(yōu)化 和 查詢語句的執(zhí)行。

        join->optimize(),優(yōu)化階段 (稍后 myisam 下全表 count( * )操作會涉及這里的一點(diǎn)內(nèi)容)。

        join->exec(),執(zhí)行階段 ( 重點(diǎn) ),包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操作的執(zhí)行流程。

        5.join->exec() 經(jīng)過若干調(diào)用,將調(diào)用到sub_select函數(shù)來執(zhí)行簡單 SQL,包括 COUNT( * ) 。

        6.END of sub_select 。

        2.2 COUNT( * ) 流程 ( 于 sub_select 函數(shù)中 )

        上層的流程與代碼是比較簡單的,集中在 sub_select 函數(shù)中,其中 2 類函數(shù)分別對應(yīng)于前面”執(zhí)行框架”部分所述的 2 個步驟 – 讀取、計(jì)數(shù)。先給出結(jié)論如下:

      1. 讀取一行:從相對頂層的 sub_select 函數(shù)經(jīng)過一番調(diào)用,最終所有分支將調(diào)用到 row_search_mvcc 函數(shù)中,該函數(shù)就是用于從 InnoDB 存儲引擎所存儲的B+-tree結(jié)構(gòu)中讀取一行到內(nèi)存中的一個 buf (uchar * ) 中,待后續(xù)處理使用。
      2. 這里會涉及行鎖的獲取、MVCC 及行可見性的問題。當(dāng)然對 于 SELECT COUNT( * ) 這類快照讀而言,只會涉及 MVCC 及其可見性,而不涉及行鎖。詳情可跳至“可見性與 row_search_mvcc 函數(shù)”部分。
      3. 計(jì)數(shù)一行: 代碼層面,將會在 evaluate_join_record函數(shù)中對所讀取的行進(jìn)行評估,看其是否應(yīng)當(dāng)計(jì)入 count中 ( 即是否要count++ )。
      4. 簡單來說,COUNT(arg) 本身為 MySQL 的函數(shù)操作,對于一行來說,若括號內(nèi)的參數(shù) arg ( 某列或整行 )的值若不是 NULL,則 count++,否則對該行不予計(jì)數(shù)。詳情可跳至“ Evaluate_join_record 與列是否為空”部分。

        這兩個階段對 COUNT( * )結(jié)果的影響如下: (兩層過濾)

        SQL 層流程框架相關(guān)代碼摘要如下:

        Q: 代碼層面,第一步驟(讀取一行)有 2 個分支,為什么?

        A:從 InnoDB 接口層面考慮,分為 “讀第一行” 和 “讀下一行”,是 2 個不同的執(zhí)行過程,讀第一行需要找到一個 ( cursor ) 位置并做一些初始化工作讓后續(xù)的過程可遞歸。

        正如我們?nèi)绻媚_本/程序來進(jìn)行逐行的掃表操作,實(shí)現(xiàn)上就會涉及下面 2 個 SQL:

        // SELECT id FROM t LIMIT 1; OR SELECT MIN(id)-1 FROM t; -> $last_id// SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;

        具體涉及到此例的代碼,SQL 層到存儲引擎層的調(diào)用關(guān)系,讀取階段的調(diào)用棧如下:(供參考)

        我們可以看到,無論是哪一個分支的讀取,最終都殊途同歸于 row_search_mvcc函數(shù)。

        以上是對 LOOP 中的代碼做一些簡要的說明,下面來看 row_search_mvcc與 evaluate_join_record 如何輸出最終的 count 結(jié)果。

        2.3 行可見性及 row_search_mvcc 函數(shù)

        這里我們主要通過一組 case 和幾個問題來看行可見性對 COUNT( * ) 的影響。

        Q:對于SELECT COUNT( * ) FROM t或者SELECT MIN(id) FROM t操作,第一次的讀行操作讀到的是表 t 中 ( B+ 樹最左葉節(jié)點(diǎn) page 內(nèi) ) 的最小記錄嗎?( ha_index_first 為何也調(diào)用 row_search_mvcc 來獲取最小 key 值?)

        A:不一定。即使是MIN ( id ) 也不一定就讀取的是 id 最小的那一行,因?yàn)橐餐瑯佑行锌梢娦缘膯栴},實(shí)際上 index_read 取到的是 當(dāng)前事務(wù)內(nèi)語句可見的最小 index 記錄。這也反映了前面提到的 join_read_first 與 join_read_next “殊途同歸”到 row_search_mvcc 是理所應(yīng)當(dāng)?shù)摹?/p>

        Q:針對圖中最后一問,如果事務(wù) X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔離級別,且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( * )執(zhí)行過程中 ( 僅掃描到 5 或 10 這條記錄 ) 完成的,那么 X-count( * ) 在事務(wù) C-Insert ( 100 ) 完成后,能否在之后的讀取過程中看到 100 這條記錄呢?

        A:MySQL 采取”讀到什么就是什么”的策略,即X-count( * )在后面可以讀到 100 這條記錄。

        2.4 evaluate_join_record 與列是否為空

        Q:某一行如何計(jì)入 count?

        A:兩種情況會將所讀的行計(jì)入 count:

        1、如果 COUNT 函數(shù)中的參數(shù)是某列,則會判斷所讀行中該列定義是否 Nullable以及該列的值是否為 NULL;若兩者均為是,則不會計(jì)入 count,否則將計(jì)入 count。

        • e.g. SELECT COUNT(col_name) FROM t
        • col_name可以是主鍵、唯一鍵、非唯一鍵、非索引字段

        2、如果 COUNT 中帶有 * ,則會判斷這部分的整行是否為 NULL,如果判斷參數(shù)為 NULL,則忽略該行,否則 count++。

        • e.g-1. SELECT COUNT(*) FROM t
        • e.g-2. SELECT COUNT(B.*) FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id

        Q: 特別地,對于 SELECT COUNT(id) FROM t,其中 id 字段是表 t 的主鍵,則如何?

        A:效果上等價于 COUNT( * )。因?yàn)闊o論是 COUNT( * ),還是 COUNT ( pk_col ) 都是因?yàn)橛兄麈I從而充分?jǐn)喽ㄋ魅?shù)據(jù)不為 NULL,這類 COUNT 表達(dá)式可以用于獲取當(dāng)前可見的表行數(shù)。

        Q: 用戶層面對 InnoDB COUNT( * ) 的優(yōu)化操作問題

        A:這個問題是業(yè)界熟悉的一個問題,掃描非空唯一鍵可得到表行數(shù),但所涉及的字節(jié)數(shù)可能會少很多(在表的行長與主鍵、唯一鍵的長度相差較多時),相對的 IO 代價小很多。

        相關(guān)調(diào)用棧參考如下:


        二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):

        Q:count 值存儲在哪個內(nèi)存變量里?

        A:SQL 解析后,存儲于表達(dá) COUNT( * ) 這一項(xiàng)中,((Item_sum_count*)item_sum)->count

        如下圖所示回顧我們之前“COUNT( * )前置流程”部分提到的 JOIN 結(jié)構(gòu)。

        即 SQL 解析器為每個 SQL 語句進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,將其放在一個 JOIN 對象 ( join ) 中來表達(dá)。在該對象中創(chuàng)建并填充了一個列表 result_field_list 用于存放結(jié)果列,列表中每個元素則是一個結(jié)果列的 ( Item_result_field*) 對象 ( 指針 ) 。

        在 COUNT( * )-case 中,結(jié)果列列表只包含一個元素,( Item_sum_count: public Item_result_field ) 類型對象 ( name = “COUNT( * )”),其中該類所特有的成員變量 count即為所求。


        三、MyISAM 全表 COUNT( * )

        由于 MyISAM引擎并不常用于實(shí)際業(yè)務(wù)中,僅做簡要描述如下:

      5. MyISAM-COUNT( * ) 操作是 O(1) 時間復(fù)雜度的操作。
      6. 每張MyISAM表中存放了一個 meta 信息-count 值,在內(nèi)存中與文件中各有一份,內(nèi)存中的 count 變量值通過讀取文件中的 count 值來進(jìn)行初始化。
      7. SELECT COUNT( * ) FROM t 會直接讀取內(nèi)存中的表 t 對應(yīng)的 count 變量值。
      8. 內(nèi)存中的 count 值與文件中的 count 值由寫操作來進(jìn)行更新,其一致性由表級鎖來保證。
      9. 表級鎖保證的寫入串行化使得,同一時刻所有用戶線程的讀操作要么被鎖,要么只會看到一種數(shù)據(jù)狀態(tài)。

      10. 四、幾個問題

        Q:MyISAM 與 InnoDB 在 COUNT( * ) 操作的執(zhí)行過程在哪里開始分道揚(yáng)鑣?

        • 共性:共性存在于 SQL 層,即 SQL 解析之后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一致的,count 變量都是存在于作為結(jié)果列的 Item_sum_count 類型對象中;返回給客戶端的過程也類似 – 對該 count 變量進(jìn)行賦值并經(jīng)由 MySQL 通信協(xié)議返回給客戶端。
        • 區(qū)別:InnoDB 的 count 值計(jì)算是在 SQL 執(zhí)行階段進(jìn)行的;而 MyISAM表本身在內(nèi)存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息,在 SQL 優(yōu)化階段通過存儲引擎的標(biāo)記給優(yōu)化器一個 hint,表明該表所用的存儲引擎保存了精確行數(shù),可以直接獲取到,無需再進(jìn)入執(zhí)行器。

        Q:InnoDB 中為何無法向 MyISAM 一樣維護(hù)住一個 row_count 變量?

        A:從 MVCC 機(jī)制與行可見性問題中可得到原因,每個事務(wù)所看到的行可能是不一樣的,其 count( * )結(jié)果也可能是不同的;反過來看,則是 MySQL-Server 端無法在同一時刻對所有用戶線程提供一個統(tǒng)一的讀視圖,也就無法提供一個統(tǒng)一的 count 值。

        PS: 對于多個訪問 MySQL 的用戶線程 ( COUNT( * ) ) 而言,決定它們各自的結(jié)果的因素有幾個:

        • 一組事務(wù)執(zhí)行前的數(shù)據(jù)狀態(tài)(初始數(shù)據(jù)狀態(tài))。
        • 有時間重疊的事務(wù)們的執(zhí)行序列 (操作時序,事務(wù)理論表明 并發(fā)事務(wù)操作的可串行化是正確性的必要條件)。
        • 事務(wù)們各自的隔離級別(每個操作的輸入)。

        其中 1、2 對于 Server 而言都是全局或者說可控的,只有 3 是每個用戶線程中事務(wù)所獨(dú)有的屬性,這是 Server 端不可控的因素,因此 Server 端也就對每個 COUNT( * ) 結(jié)果不可控了。

        Q:InnoDB-COUNT( * ) 屬 table scan 操作,是否會將現(xiàn)有 Buffer Pool 中其它用戶線程所需熱點(diǎn)頁從 LRU-list 中擠占掉,從而其它用戶線程還需從磁盤 load一次,突然加重 IO 消耗,可能對現(xiàn)有請求造成阻塞?

        A:MySQL 有這樣的優(yōu)化策略,將掃表操作所 load的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界處 ( LRU 尾部約 3/8 處 )。這樣用戶線程所需的熱點(diǎn)頁仍然在 LRU-list-young 區(qū)域,而掃表操作不斷 load 的頁則會不斷沖刷old區(qū)域的頁,這部分的頁本身就是被認(rèn)為非熱點(diǎn)的頁,因此也相對符合邏輯。

        PS: 個人認(rèn)為還有一種類似的優(yōu)化思路,是限定掃描操作所使用的 Buffer Pool 的大小為 O(1) 級別,但這樣做需要付出額外的內(nèi)存管理成本。

        Q:InnoDB-COUNT( * ) 是否會像 SELECT * FROM t 那樣讀取存儲大字段的溢出頁(如果存在)?

        A:否。因?yàn)?InnoDB-COUNT( * ) 只需要數(shù)行數(shù),而每一行的主鍵肯定不是 NULL,因此只需要讀主鍵索引頁內(nèi)的行數(shù)據(jù),而無需讀取額外的溢出頁。

        blog.didiyun.com/index.php/2019/01/08/mysql-count/

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