而对于其他二级索引列,count(二级索引列),优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询,只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ,可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。 综上所述: 对于count(*)、count(常数)、count(主键)形式的count函数来说,优化器可以选择扫描成本最小的索引执行查询,从而...
InnoDB(5.7.18之后版本)从MySQL 5.7.18版本开始,MySQL会尽量选择扫描二级索引,来获取count(*)的结果 AsofMySQL5.7.18, InnoDB processes SELECT COUNT(*) statements by traversing the smallest available secondary index unless an index or optimizer hint directs the optimizer to use a different index. If a...
对于count(*)、count(常数)、count(主键)形式的count函数来说,优化器可以选择扫描成本最小的索引执行查询,从而提升效率,它们的执行过程是一样的,只不过在判断表达式是否为NULL时选择不同的判断方式,这个判断为NULL的过程的代价可以忽略不计,所以我们可以认为count(*)、count(常数)、count(主键)所需要的代价...
字段有索引:count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) count(字段)统计走二级索引,二级索引存储数据比主键索引少,所以count(字段)>count(主键 id) 字段无索引:count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) count(字段)统计走不了索引,count(主键 id)还可以走主键索引,所以count(主键 id)>count...
SELECT COUNT(*)从 MySQL 5.7.18 开始,通过遍历最小的可用二级索引来InnoDB处理SELECT COUNT(*)语句,除非索引或优化器提示指示优化器使用不同的索引。如果二级索引不存在,则扫描聚集索引。大概意思就是有二级索引的情况下就使用二级索引,如果有多个二级索引优先选择最小的那个二级索引来降低成本,没有二级索引使用聚集...
简介:MySQL中count是怎样执行的?———count(1),count(id),count(非索引列),count(二级索引列)的分析 1. 前言 相信在此之前,很多人都只是记忆,没去理解,只知道count(*)、count(1)包括了所有行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL,count(列名)只统计列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为NU...
(1) 社区MySQL COUNT并行在InnoDB存储引擎实现,只支持主键的并行扫描,忽略了优化器选择的最佳索引。当一个表主键很大、二级索引较小,相比老版本(MySQL 5.7)串行扫描二级索引,社区并行无优化效果。 (2) 社区MySQL COUNT并行只支持无WHERE条件的COUNT,原因在于InnoDB存储无法进行过滤计算。
SELECT COUNT(*) FROM t; 这个语句是要去查询表t中共包含多少条记录。由于聚簇索引和二级索引中的记录是一一对应的,而二级索引记录中包含的列是少于聚簇索引记录的,所以同样数量的二级索引记录可以比聚簇索引记录占用更少的存储空间。如果我们使用二级索引执行上述查询,即数一下idx_key1中共有多少条二级索引记录,是...
被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢? 对于关联sql的优化 in和exsits优化 in:当B表的数据集小于A表的数据集时,in优于exists exists:当A表的数据集小于B表的数据集时,exists优于in count(*)查询优化