“SELECT COUNT( * ) FROM T” 是個再常見不過的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用規範中,我們一般使用事務引擎 InnoDB 作為(一般業務)表的存儲引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的時間複雜度為 O(N),其中 N 為表的行數。
而 MyISAM 表中可以快速取到表的行數。這些實踐經驗的背後是怎樣的機制,以及為什麼需要/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 存儲引擎為主來進行討論。
一、InnoDB 全表 COUNT( * )
主要問題:
- 執行過程是怎樣的?
- 如何計算 count?影響 count 結果的因素有哪些?
- count 值存在哪裡?涉及的數據結構是怎樣的?
- 為什麼 InnoDB 只能通過掃表來實現 count( * )?(見本文最後的問題)
- 全表COUNT( * )作為 table scan 類型操作的一個 case,有什麼風險?
- COUNT(* )操作是否會像“SELECT * ”一樣可能讀取大字段涉及的溢出頁?
1
1. 執行框架 – 循環: 讀取 + 計數?
1.1 基本結論
- 全表掃描,一個循環解決問題。
- 循環內: 先讀取一行,再決定該行是否計入 count。
- 循環內是一行一行進行計數處理的。
1.2 說明
簡單 SELELCT-SQL 的執行框架,類比 INSERT INTO … SELECT 是同樣的過程。
下面會逐步細化如何讀取與計數 ( count++ ) 。
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執行過程?
引述: 執行過程部分,分為 4 個部分:
- COUNT( * ) 前置流程: 從 Client 端發 SQL 語句,到 MySQL-Server 端執行 SELECT 之前,為後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 個核心步驟的重點調用棧部分。
- 讀取一行: 可見性及 row_search_mvcc 函數,介紹可見性如何影響 COUNT( * ) 結果。
- 計數一行: Evaluate_join_record 與列是否為空,介紹計數過程如何影響 COUNT( * ) 結果。
如果讀者希望直接看如何進行 COUNT( * ),那麼也可以忽略 (1),而直接跳到 (2) 開始看。
2.1 COUNT( * ) 前置流程回憶 – 從 Client 端發 SQL 到 sub_select 函數
為了使看到的調用過程不太突兀,我們還是先回憶一下如何執行到 sub_select 函數這來的:
- MySQL-Client 端發送 SQL 語句,根據 MySQL 通信協議封包發送。
- Mysql-Server 端接收數據包,由協議解析出 command 類型 ( QUERY ) 及 SQL 語句 ( 字符串 ) 。
- SQL 語句經過解析器解析輸出為 JOIN 類的對象,用於結構化地表達該 SQL 語句。
- PS: 這裡的 JOIN 結構,不僅僅是純語法結構,而是已經進行了語義處理,粗略地說,彙總了表的列表 ( table_list )、目標列的列表 ( target_list )、WHERE 條件、子查詢等語法結構。
- 在全表 COUNT( * )-case 中,table_list = [表“t”(別名也是“t”)],target_list = [目標列對象(列名為“COUNT( * )”)],當然這裡沒有 WHERE 條件、子查詢等結構。
- JOIN 對象有 2 個重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec(),分別用於進行查詢語句的優化 和 查詢語句的執行。
- join->optimize(),優化階段 (稍後 myisam 下全表 count( * ) 操作會涉及這裡的一點內容)。
- join->exec(),執行階段 ( 重點 ),包含了 InnoDB 下全表count( * ) 操作的執行流程。
- join->exec() 經過若干調用,將調用到 sub_select 函數來執行簡單 SQL,包括 COUNT( * ) 。
- END of sub_select 。
2.2 COUNT( * ) 流程 ( 於 sub_select 函數中 )
上層的流程與代碼是比較簡單的,集中在 sub_select 函數中,其中 2 類函數分別對應於前面”執行框架”部分所述的 2 個步驟 – 讀取、計數。先給出結論如下:
- 讀取一行:從相對頂層的 sub_select 函數經過一番調用,最終所有分支將調用到 row_search_mvcc 函數中,該函數就是用於從 InnoDB 存儲引擎所存儲的 B+-tree 結構中讀取一行到內存中的一個 buf (uchar * ) 中,待後續處理使用。
- 這裡會涉及行鎖的獲取、MVCC 及行可見性的問題。當然對 於 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”部分。
- 計數一行: 代碼層面,將會在 evaluate_join_record 函數中對所讀取的行進行評估,看其是否應當計入 count 中 ( 即是否要 count++ )。
- 簡單來說,COUNT(arg) 本身為 MySQL 的函數操作,對於一行來說,若括號內的參數 arg ( 某列或整行 ) 的值若不是 NULL,則 count++,否則對該行不予計數。詳情可跳至“ Evaluate_join_record 與列是否為空”部分。
這兩個階段對 COUNT( * )結果的影響如下: (兩層過濾)
SQL 層流程框架相關代碼摘要如下:
1210 enum_nested_loop_state
1211 sub_select(JOIN *join, QEP_TAB *const qep_tab,bool end_of_records)
1212 {
1213 DBUG_ENTER("sub_select");
... ... // 此處省略1000字
1265 while (rc == NESTED_LOOP_OK && join->return_tab >= qep_tab_idx)
1266 {
1267 int error;
// 第一步,從存儲引擎中獲取一行;
1268 if (in_first_read)
1269 {
1270 in_first_read= false;
// 第一步,首次讀取,掃描第一個滿足條件的記錄;
// 初始化cursor,從”頭”掃描到某個位置
// 類似: SELECT id FROM t LIMIT 1;
1271 error= (*qep_tab->read_first_record)(qep_tab);
1272 }
1273 else
// 第一步,後續讀取,在前次掃描的位置上繼續遍歷,找到一個滿足條件的記錄;
// 類似: SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;
1274 error= info->read_record(info);
... ... // 此處省略1000字
// 第二步,處理剛剛取出的一行
1291 rc= evaluate_join_record(join, qep_tab);
... ... // 此處省略1000字
1303 DBUG_RETURN(rc);
1304 }
Q:代碼層面,第一步驟(讀取一行)有 2 個分支,為什麼?
A:從 InnoDB 接口層面考慮,分為 “讀第一行” 和 “讀下一行”,是 2 個不同的執行過程,讀第一行需要找到一個 ( cursor ) 位置並做一些初始化工作讓後續的過程可遞歸。
正如我們如果用腳本/程序來進行逐行的掃表操作,實現上就會涉及下面 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用關係,讀取階段的調用棧如下:(供參考)
sub_select 函數中從 SQL 層到 InnoDB 層的函數調用關係:(同顏色、同縮進 表示同一層)
Ø (*qep_tab->read_first_record) ()
| -- > join_read_first(tab)
| -- > tab->read_record.read_record=join_read_next;
| -- > table->file->ha_index_init()
| -- > handler::ha_index_init(uint idx, bool sorted)
| -- > ha_innobase::index_init()
| -- > table->file->ha_index_first()
| -- > handler::ha_index_first(uint idx, bool sorted)
| -- > ha_innobase::index_first()
| -- > ha_innobase::index_read()
| -- > row_search_mvcc()
初始化cursor並將其放到一個有效的初始位置上;
Ø info->read_record (info)
| -- > join_read_next(info)
| -- > info->table->file->ha_index_next(info->record))
| -- > handler::ha_index_next(uchar * buf)
| -- > ha_innobase::index_next(uchar * buf)
| -- > general_fetch(buf, ROW_SEL_NEXT, 0)
| -- > row_search_mvcc()
“向前”移動一次cursor;
我們可以看到,無論是哪一個分支的讀取,最終都殊途同歸於 row_search_mvcc 函數。
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 結果。
2.3 行可見性及 row_search_mvcc 函數
這裡我們主要通過一組 case 和幾個問題來看行可見性對 COUNT( * ) 的影響。
Q:對於“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+ 樹最左葉節點 page 內 ) 的最小記錄嗎?( ha_index_first 為何也調用 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,因為也同樣有行可見性的問題,實際上 index_read 取到的是 當前事務內語句可見的最小 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 是理所應當的。
Q:針對圖中最後一問,如果事務 X 是 RU ( Read-Uncommitted ) 隔離級別,且 C-Insert ( 100 ) 的完成是在 X-count( * ) 執行過程中 ( 僅掃描到 5 或 10 這條記錄 ) 完成的,那麼 X-count( * ) 在事務 C-Insert ( 100 ) 完成後,能否在之後的讀取過程中看到 100 這條記錄呢?
A:MySQL 採取”讀到什麼就是什麼”的策略,即 X-count( * ) 在後面可以讀到 100 這條記錄。
2.4 evaluate_join_record 與列是否為空
Q:某一行如何計入 count?
A:兩種情況會將所讀的行計入 count:
- 如果 COUNT 函數中的參數是某列,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,則不會計入 count,否則將計入 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
- 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,對於 SELECT COUNT(id) FROM t,其中 id 字段是表 t 的主鍵,則如何?
A:效果上等價於 COUNT( * )。因為無論是 COUNT( * ),還是 COUNT ( pk_col ) 都是因為有主鍵從而充分斷定索取數據不為 NULL,這類 COUNT 表達式可以用於獲取當前可見的錶行數。
Q:用戶層面對 InnoDB COUNT( * ) 的優化操作問題
A:這個問題是業界熟悉的一個問題,掃描非空唯一鍵可得到錶行數,但所涉及的字節數可能會少很多(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。
相關調用棧參考如下:
參考一:
evaluate_join_record()
| -- > rc= (*qep_tab->next_select)(join, qep_tab+1, 0);
| -- > end_send_group(...)
| -- > init_sum_functions(join->sum_funcs, join->sum_funcs_end[idx+1]))
| -- > (*func_ptr)->reset_and_add()
| -- > Item_sum::aggregator_clear()
| -- > Item_sum::aggregator_add()
| -- > update_sum_func(Item_sum **func_ptr)
| -- > (*func_ptr)->add()
| -- > Item_sum::aggregator_add()
參考二: (Item_sum::aggregator_add)
((Item_sum *) (*func_ptr))->aggregator_add()
| -- > (Item_sum *)this->aggr->add()
| -- > ((Aggregator_simple *) aggr)->item_sum->add()
| -- > if (! aggr->arg_is_null(false))
| ------ > ((Item_sum_count *)aggr->item_sum)->count++;
二、數據結構:
Q:count 值存儲在哪個內存變量裡?
**A:**SQL 解析後,存儲於表達 COUNT( * ) 這一項中,((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 結構。
即 SQL 解析器為每個 SQL 語句進行結構化,將其放在一個 JOIN 對象 ( join ) 中來表達。在該對象中創建並填充了一個列表 result_field_list 用於存放結果列,列表中每個元素則是一個結果列的 ( Item_result_field* ) 對象 ( 指針 ) 。
在 COUNT( * )-case 中,結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( * )
由於 MyISAM 引擎並不常用於實際業務中,僅做簡要描述如下:
- MyISAM-COUNT( * ) 操作是 O(1) 時間複雜度的操作。
- 每張 MyISAM 表中存放了一個 meta 信息-count 值,在內存中與文件中各有一份,內存中的 count 變量值通過讀取文件中的 count 值來進行初始化。
- SELECT COUNT( * ) FROM t 會直接讀取內存中的表 t 對應的 count 變量值。
- 內存中的 count 值與文件中的 count 值由寫操作來進行更新,其一致性由表級鎖來保證。
- 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麼被鎖,要麼只會看到一種數據狀態。
四、幾個問題
Q:MyISAM 與 InnoDB 在 COUNT( * ) 操作的執行過程在哪裡開始分道揚鑣?
- 共性:共性存在於 SQL 層,即 SQL 解析之後的數據結構是一致的,count 變量都是存在於作為結果列的 Item_sum_count 類型對象中;返回給客戶端的過程也類似 – 對該 count 變量進行賦值並經由 MySQL 通信協議返回給客戶端。
- 區別:InnoDB 的 count 值計算是在 SQL 執行階段進行的;而 MyISAM 表本身在內存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息,在 SQL 優化階段通過存儲引擎的標記給優化器一個 hint,表明該表所用的存儲引擎保存了精確行數,可以直接獲取到,無需再進入執行器。
Q:InnoDB 中為何無法向 MyISAM 一樣維護住一個 row_count 變量?
A:從 MVCC 機制與行可見性問題中可得到原因,每個事務所看到的行可能是不一樣的,其 count( * ) 結果也可能是不同的;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一的讀視圖,也就無法提供一個統一的 count 值。
PS: 對於多個訪問 MySQL 的用戶線程 ( COUNT( * ) ) 而言,決定它們各自的結果的因素有幾個:
- 一組事務執行前的數據狀態(初始數據狀態)。
- 有時間重疊的事務們的執行序列 (操作時序,事務理論表明 併發事務操作的可串行化是正確性的必要條件)。
- 事務們各自的隔離級別(每個操作的輸入)。
其中 1、2 對於 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所獨有的屬性,這是 Server 端不可控的因素,因此 Server 端也就對每個 COUNT( * ) 結果不可控了。
Q:InnoDB-COUNT( * ) 屬 table scan 操作,是否會將現有 Buffer Pool 中其它用戶線程所需熱點頁從 LRU-list 中擠佔掉,從而其它用戶線程還需從磁盤 load 一次,突然加重 IO 消耗,可能對現有請求造成阻塞?
A:MySQL 有這樣的優化策略,將掃表操作所 load 的 page 放在 LRU-list 的 young/old 的交界處 ( LRU 尾部約 3/8 處 )。這樣用戶線程所需的熱點頁仍然在 LRU-list-young 區域,而掃表操作不斷 load 的頁則會不斷沖刷 old 區域的頁,這部分的頁本身就是被認為非熱點的頁,因此也相對符合邏輯。
PS: 個人認為還有一種類似的優化思路,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。因為 InnoDB-COUNT( * ) 只需要數行數,而每一行的主鍵肯定不是 NULL,因此只需要讀主鍵索引頁內的行數據,而無需讀取額外的溢出頁。
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