Ⅰ. MySQL

1.1、count的实现方式

• 在Mysql中的不同的存储引擎对count函数有不同的实现方式。
• MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高（没有where查询条件）。
• InnoDB引擎并没有直接将总数存在磁盘上，在执行count(*)函数的时候需要一行一行的将数据读出来，然后累计总数。（全表扫描）

1.2、show table status

一、使用方法

语法：SHOW TABLE STATUS [FROM db_name] [LIKE 'pattern' | WHERE expr]

参数：[FROM db_name] 可选，表示查询哪个数据库下面的表信息。

[LIKE 'pattern' | WHERE expr] 可选，表示查询哪些具体的表名。

示例：show table status from db_name LIKE 'uc%' 查询db_name 数据库里表名以uc开头的表的信息

二、show table status 查询结果中各列的说明

三、总结

[MySQL官网说明] https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/show-table-status.html

The number of rows. Some storage engines, such as , store the exact count. For other storage engines, such as , this value is an approximation, and may vary from the actual value by as much as 40% to 50%. In such cases, use to obtain an accurate count. MyISAM InnoDB SELECT COUNT(*)

The value is for tables.Rows NULL INFORMATION_SCHEMA

For InnoDB tables, the row count is only a rough estimate used in SQL optimization. (This is also true if the InnoDB table is partitioned.)

• show table status这个命令能够很快的查询出数据库中每个表的行数，但是真的能够替代count(*)吗？
• 答案是不能。原因很简单，这个命令统计出来的值是一个「估值」，因此是不准确的，官方文档说误差大概在40%-50%。

四、测试论证

数据库 192.168.173.45:4306

-- 结果：7890  耗时：0.002s
SELECT COUNT(*) FROM sys_log

-- 结果：rows 4081  耗时：0.002s
SHOW TABLE STATUS FROM data_platform_v3_0_1_police_single WHERE NAME = 'sys_log'

-- 结果：table_rows 4081  耗时：0.001s
select * from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA='data_platform_v3_0_1_police_single' and TABLE_NAMe='sys_log'

-- 误差：4081/7890=0.517，误差大概 48%

本地数据库

-- 结果：2758450  耗时：52.007s
SELECT COUNT(*) FROM sys_log;

-- 结果：rows 2396159  耗时：0.015s
SHOW TABLE STATUS FROM data_platform_v3_0_police_single WHERE NAME = 'sys_log';
 
-- 结果：table_rows 2396159  耗时：0.058s
select * from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA='data_platform_v3_0_police_single' and TABLE_NAMe='sys_log';

-- 误差：2396159/2758450=0.867，误差大概 13%

1.3、缓存系统存储总数

这种方法也是最容易想到的，增加一行就+1，删除一行就-1，并且缓存系统读取也是很快，既简单又方便的为什么不用？

缓存系统和Mysql是两个系统，比如redis和Mysql这两个是典型的比较。两个系统最难的就是在高并发下无法保证数据的一致性。

在并发系统里面，我们是无法精确控制不同线程的执行时刻的，所以，我们说即使Redis正常工作，这个计数值还是逻辑上不精确的。

1.4、在数据库保存计数

直接使用数据库来保存，有了「事务」的支持，也就保证了数据的一致性了。

如何使用呢？很简单，直接将计数保存在一张表中（table_name,total）。

至于执行的逻辑只需要将缓存系统中redis计数+1改成total字段+1即可。

由于在同一个事务中，保证了数据在逻辑上的一致性。

1.5、总结

• MyISAM表虽然count(*)很快，但是不支持事务；
• show table status命令虽然返回很快，但是不准确；
• InnoDB直接count(*)会遍历全表(没有where条件)，虽然结果准确，但会导致性能问题。
• 缓存系统的存储计数虽然简单效率高，但是无法保证数据的一致性。
• 数据库保存计数很简单，也能保证数据的一致性，建议使用。