Explain 显示 Count(*) 使用了索引,实际却是全表扫描
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《Explain 显示 Count(*) 使用了索引,实际却是全表扫描》,介绍一下InnoDB、count(*),希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!

这篇文章依然源于一位读者的提问:explain 显示 count(*) 使用了索引,optimizer trace 却显示为全表扫描,这是为什么?
还记得当时调试源码的过程中,如果 explain 显示会使用二级索引进行全索引扫描,执行时也确实只会从二级索引中读取记录,不会进行全表扫描。
不过,那会没有关注过 optimizer trace 是怎么显示的。
既然不能从记忆里找到答案,那就只能从源码里找答案了。
撸完源码发现:和 5.7.35 版本相比,8.0.32 的 count(*) 实现逻辑,确实有了一些变化。
接下来,我们一起来看看。
本文基于 MySQL 8.0.32 源码,存储引擎为 InnoDB。如需转载,请联系『一树一溪』公众号作者。
1、准备工作
创建测试表:
CREATE TABLE `t1` (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`i1` int DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_i1` (`i1`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3
插入数据:
INSERT INTO `t1`(`id`, `i1`)
VALUES (10, 101), (20, 201), (30, 301);
2、问题重现及分析
explain 查看执行计划:
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM `t1`;
结果如下(只截取了部分字段):

再来看看 optimizer trace 描述的执行计划,依次执行以下 3 条 SQL:
-- 开启 optimizer trace
SET optimizer_trace = "enabled=on";
-- 执行 SELECT 语句
SELECT COUNT(*) FROM `t1`;
-- 获取 optimizer trace
SELECT * FROM information_schema.optimizer_trace;
结果如下(只截取了部分内容):
{
"considered_execution_plans": [
{
"plan_prefix": [
],
"table": "`t1`",
"best_access_path": {
"considered_access_paths": [
{
"rows_to_scan": 3,
"access_type": "scan",
"resulting_rows": 3,
"cost": 0.55,
"chosen": true
}
]
},
"condition_filtering_pct": 100,
"rows_for_plan": 3,
"cost_for_plan": 0.55,
"chosen": true
}
]
}
我们来对比下 explain 和 optimizer trace 的结果:
- explain 输出结果中,type 字段值为 index、key 字段值为 idx_i1,表示会使用 idx_i1 作为覆盖索引执行 select 语句。由于没有 where 条件,select 语句会对二级索引 idx_i1 进行全索引扫描,以获取 t1 表的记录数量。
- optimizer trace 输出结果中,没有显示会使用索引 idx_i1,而且,access_type 为 scan,看起来像是会进行全表扫描。
我在 5.7.35 中调试了这条 SQL:
SELECT COUNT(*) FROM `t1`
可以证实,select 语句执行过程中,确实对 idx_i1 进行了全索引扫描,和 explain 输出的执行计划一致。
同时也确认了:不管是对主键索引进行全索引扫描(也就是全表扫描),还是对二级索引进行全索引扫描,optimizer trace 的输出结果中,access_type 字段值都是 scan。
我又在 8.0.32 中调试了上面的 SQL,发现了新情况:InnoDB 对不包含 where 条件的 select count(*) from table 语句进行了特殊处理。
跟随调试过程,我们一起来看看 InnoDB 做了什么特殊处理。
程序执行到 ha_records() 方法时,我们可以看到,index 参数的值是 1,这就是执行计划确定要使用的索引 ID。

我们在调试控制台打印索引名字,可以看到 ID = 1 的索引就 idx_i1:

ha_records() 会调用 records_from_index(),代码如下:

从以上代码可以看到,ha_records() 把索引 idx_i1 的 ID 传给了 records_from_index() 的第 2 个参数,但是,该方法的第 2 个参数,只有类型(uint),没有名字,这说明第 2 个参数不能被使用。
也就是说,虽然执行计划确定了要使用索引 idx_i1 来统计 t1 表的记录数量,records_from_index() 却没有真正使用 idx_i1。
从代码注释也可以看到:在实现二级索引的并行扫描之前,records_from_index() 会强制使用主键索引来统计表中的记录数量。
在 github 中追溯代码提交历史,发现 records_from_index() 是 8.0.17 版本新加的。
从这个版本开始,到最新的 8.0.33,对于不包含 where 条件的 select count(*) from table 语句,都会强制使用主键索引(也就是会进行全表扫描)。
之所以这么做,是为了使用多个线程对主键索引进行并行扫描,以提升执行速度。
3、总结
虽然本文内容比较短,但是本着完整的原则,还是进行个简单的总结:
- 8.0.16(含)版本之前,对于 select count(*) from table 语句,如果表中有二级索引,InnoDB 会选择对某个二级索引进行全索引扫描,以获取表中的记录数量。
- 从 8.0.17(含)版本开始,直到目前的最新版本(8.0.33),如果表中有二级索引,explain 输出的执行计划也表示会使用二级索引,然而,实际执行过程中,InnoDB 却会强制进行全表扫描,以使用主键索引的并行扫描能力。
- optimizer trace 的结果中,对于 select count(*) from table 语句,二级索引的全索引扫描和全表扫描同等对待,执行计划的 access_type 字段值都是 scan。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Explain 显示 Count(*) 使用了索引,实际却是全表扫描》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!

- 上一篇
- 价格调整!M2 MacBook Air降至8999元起售,教育优惠价仅为8199元

- 下一篇
- Win7系统向U盘添加密码的操作步骤
-
- 数据库 · MySQL | 14小时前 | 索引 数据类型 字符集 存储引擎 CREATETABLE
- MySQL新建表操作指南与建表技巧
- 462浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | 条件判断
- CASEWHEN条件判断的嵌套使用详解与实战场景分析
- 469浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | java php
- CSV文件批量导入MySQL的性能优化秘籍大揭秘
- 289浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 |
- GaleraCluster多主集群配置与冲突解决攻略
- 239浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | 窗口函数实战
- MySQL窗口函数实战案例深度剖析
- 315浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | 自定义函数
- MySQL插件开发入门:自定义函数(UDF)编写指南
- 184浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 |
- Windows系统MySQL8.0免安装版配置攻略
- 227浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | MySQL错误 数据库诊断
- 深度解析错误代码1045/1217/1205的根本原因及解决方案
- 202浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1个月前 | sql注入 编码规范
- 防范SQL注入必备:编码规范与工具推荐指南
- 140浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 508次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 笔灵AI生成答辩PPT
- 探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
- 14次使用
-
- 知网AIGC检测服务系统
- 知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
- 23次使用
-
- AIGC检测-Aibiye
- AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
- 30次使用
-
- 易笔AI论文
- 易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
- 40次使用
-
- 笔启AI论文写作平台
- 笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
- 35次使用
-
- MySQL事务处理特性的实现原理
- 2023-01-20 138浏览
-
- MySQL MyISAM 与InnoDB 的区别
- 2023-02-24 107浏览
-
- MySQL InnoDB锁介绍及不同SQL语句分别加什么样的锁
- 2023-01-08 230浏览
-
- 《MySQL系列》InnoDB行记录存储结构
- 2023-02-24 399浏览
-
- 深入剖析 MySQL 自增锁
- 2023-01-09 231浏览