为什么要使用count函数？
在开发系统的时候，我们经常要计算一个表的行数。比如我最近开发的牛客社区系统，有一个帖子表，其中一个功能就是要统计帖子的数量，便于分页显示计算总页数。
CREATE TABLE `discuss_post` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '帖子Id，主键',
`user_id` varchar(45) DEFAULT NULL COMMENT '贴子所属的用户id，帖子是由谁发表的',
`title` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '帖子标题',
`content` text COMMENT '帖子内容',
`type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '帖子类型：0-普通; 1-置顶;',
`status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '帖子状态：0-正常; 1-精华; 2-删除;',
`create_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '帖子创建时间',
`comment_count` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '帖子评论数量（回帖、评论、回复）',
`score` double DEFAULT NULL COMMENT '帖子分数（根据分数进行热度排行）',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `index_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=281 DEFAULT CHARSET=utf8;
统计帖子的总行数：
<select id="selectDiscussPostRows" resultType="int">
select count(*)
from discuss_post
where status != 2
<if test="userId!=0">
and user_id = #{userId}
</if>
</select>
count(*) MySQL是如何实现的？
对于不同的存储引擎，count(*)的实现方式不一样：
- MyISAM存储引擎将一张表的总行数存储在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高。
- InnoDB存储引擎没有单独记录表的总行数，在执行count(*)的时候是一行一行地从存储引擎里读出来，然后累计计数，效率较低。
为什么InnoDB 不像MyISAM那样，单独把表的总行数存储起来？
这是由于事务造成的，InnoDB是支持事务的，并用MVCC机制实现，这就导致了并不是所有行，当前事务都能观察到。对于还未提交的，或者在当前事务开始之后的事务提交的数据，当前事务都是观察不到的，需要一行一行的做判断，当前行是否对当前事务可见。对于每个事务，表的总行数不是确定的，所以不能单独用一个表将表的总行数存储起来。
举个例子，创建一张表t
CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
由于表t是新创建的，所以总行数是0。
以下三个事务A、B、C按照表中的顺序执行：
| 时刻 | 事务A | 事务B | 事务C |
|---|---|---|---|
| t1 | begin; select count(*) from t; // 返回 0 | ||
| t2 | insert into t (id, c) values(1,1); | ||
| t3 | begin; | ||
| t4 | insert into t (id, c) values(2,2); | ||
| t5 | select count(*) from t; // 返回 0 | select count(*) from t; // 返回 2 | select count(*) from t; // 返回 1 |
| t6 | commit; |
可以看到，即使是在同一时刻（t5）执行的查询，计算表的总行数，由于MVCC机制，每个事务看到的表的范围不一样，得到的结果也不一样。
这和InnoDB事务设计有关，可重复读是InnoDB默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是MVCC机制实现的。每一行都有判断自己是否对当前事务可见，因此，对于count(*)请求来说，InnoDB只好把数据一行一行读出来依次判断，可见的行才能用于计算当前事务执行的查询表的总行是。
InnoDB在执行count(*)时做了什么优化？
InnoDB是索引组织表（聚簇索引），主键索引树的叶子节点存放的是数据，而普通索引树上的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树要小得多。对于count(*)这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的，因此InnoDB会找最小的那棵索引树来进行遍历。保证逻辑结果正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库数据库设计的通用法则之一
为什么不用show table status来查看某张表的总行数？
使用sql命令，查看表t的状态：
show table status like 't'\G
Rows字段记录了表t的行数，虽然这里是准确的，但随着表中的记录增加，Rows的精确度会下降。因为Rows是通过采样估计出来的，所以不精确，MySQL官方给出的误差是40%到50%，所以这个命令也不能用来统计表的行数。
使用Redis缓存，记录数据库表的总行数，可以吗？
使用Redis缓存，记录数据库表的总行数，如果增加一条记录，计数加1，删除一条记录，计数减1。着看起来似乎可以，但是Redis缓存有以下缺点：
- 可能会丢失更新，还未持久化Redis就重启了，刚才计树就丢失。
- 逻辑上是不准确的。
对于第1点，可以在Redis重启时，使用count(*)命令再获取一次表的总行数。由于重启发生的概率很低，count(*)带来的性能问题是可以容忍的。
对于第2点，由于Redis记录表的总行数在逻辑上就是不准确的，这是不能容忍的。举个例子，假设某个页面需要统计数据库中最新100条操作和表的总行数。表的总行数是记录在Redis中的，插入一条数据，Redis计数就加1；删除一条数据，Redis记录就减1。
假设事务A进行了操作，向表插入了一条记录，然后Redis加1；事务B统计数据库中最新100条操作和表的总行数。由于多线程的执行顺序是随机的，如果按照以下执行序列执行：
| 时刻 | 事务A | 事务B |
|---|---|---|
| t1 | 向表中插入一条记录 | |
| t2 | 统计数据库中最新100条操作和表的总行数 | |
| t3 | Redis计数加1 |
对于上表这种执行序列，从事务B中的统计结果会发现，最新的100条操作已经更新了，但是表的总行数没有加1。
| 时刻 | 事务A | 事务B |
|---|---|---|
| t1 | Redis计数加1 | |
| t2 | 统计数据库中最新100条操作和表的总行数 | |
| t3 | 向表中插入一条记录 |
对于上表这种执行序列，从事务B中的统计结果会发现，最表的总行数没有加1了，但最新的100条操作还没有更新。
本文的大纲?
如何使用数据表统计？
使用Redis缓存统计表的总行数，有丢失数据和计数不精确的问题。我们可以将表的总行数记录在数据库中单独的一张数据库表。由于InnoDB支持事务，我们可以利用事务的特性，解决特定执行序列，Redis计数逻辑上不精确的问题。
举个例子，用创建一张新的表C，专门记录原来这种表的总行数。
| 时刻 | 事务A | 事务B |
|---|---|---|
| t1 | begin; 向表中插入一条记录 | |
| t2 | 统计数据库中最新100条操作和表的总行数 | |
| t3 | 表C字段计数加1 commit; |
| 时刻 | 事务A | 事务B |
|---|---|---|
| t1 | begin; 表C字段计数加1 | |
| t2 | 统计数据库中最新100条操作和表的总行数 | |
| t3 | 向表中插入一条记录 commit; |
对于上面两种表的执行序列，由于事务B统计数据库中最新100条操作和表的总行数，由于事务A还没有提交，所以看不到最新的插入记录，也看不到表C字段计数 加1操作，所以，保证了事务B读到的数据逻辑一致性。
MyISAM、InnoDB、show table status、Redis、计数表 统计行数比较？
- MyISAM使用count(*)很快，但是不支持事务。
- show table status命令执行很快，但是不准确。
- InnoDB直接count(*)会扫描全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。
- Redis虽然性能高，但是可能会丢失更新，且逻辑上是不正确的。
- 数据库表字段记录总行数，利用事务的特性，解决Redis缓存记录逻辑上不准确的问题。
count(*), count(1), count(id), count(字段)比较？
一、count函数语义：
public boolean count(Object o){
return o == null?
}
二、不同的调用方式
| 调用方式 | 语义 | InnoDB引擎实现方式 | SQL是否进行了优化 |
|---|---|---|---|
| count(*) | 返回满足条件的结果集的总行数 | 按行累加 | 是 |
| count(1) | 返回满足条件的结果集的总行数 | 遍历整张表，但不取值。server层对于返回的每一行，将1作为实参，调用count函数。该判断不可逆为空的，按行累加。 | 否 |
| count(id) | 返回满足条件的结果集的总行数 | 遍历整张表，把每一行的id取值取出来，返回给server层。server层拿到id值之后作为实参，调用count函数。该判断是不可能为空的，按行累加。 | 否 |
| count(字段) | 返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数 | 遍历整张表，把每一行字段值取出来，返回给server层。server层拿到字段值之后作为实参，调用count函数。如果字段不为NULL，按行累加；如果字段为NULL，不加1。 | 否 |
