新特新解读 | MySQL 8.0 对 count(*)的优化

2 02 2 年我接触到一个项目。
该城市的一家公司使用 MySQL 5 .7 版本，使用 count() 对数据库中的某个表进行计数。
我当时很困惑为什么他们不使用 selectCount() 而是直接写 count() 。
后来我发现在MySQL 5 .7 中，count()的性能不太好。
他们可能认为这样写更容易。

但是到了2 02 2 年，听说MySQL 8 .0出来了，那个版本对count()做了很大的优化。
首先，它取消了 sql_calc_found_rows 语法。
在8 .0中不再推荐使用这种语法，因为它性能较差，并且会导致主从架构中数据不一致。

然后，MySQL8 .0优化了count()的执行计划成本计算。
例如，对于表的主键索引扫描，query_cost为8 .0比5 .7 低约5 0%。
这是因为8 .0在I/O成本估算上更加准确，优化器策略更倾向于使用索引覆盖扫描来避免表回操作。

后来才知道MySQL8 .0推荐的标准写入方法是selectCount()。
这种写法在大多数场景下都有足够的性能，并且不需要维护额外的逻辑。

我对比了优化前后的执行计划。
5 .7 的query_cost很高，而8 .0的query_cost低很多。
这就是性能提升的原因，在8 .0中，执行count()时更有可能直接使用索引元数据，而不是逐行读取数据。

当然，还有模拟计数器、近似值和特殊表结构等选项，但不是全部有你的极限。

所以，我现在的建议是，如果你使用的是MySQL8 .0，直接使用selectCount()就足够了，尤其是当表数据量不是特别大的时候。
另外，充分利用索引覆盖率，避免全表扫描，监视执行计划并考虑缓存策略。
这样，你的数据库性能会更好。

MySQL 导致 CPU 消耗过大，如何优化

哎呀，说到MySQL巨大的CPU消耗问题，真是老生常谈了。
我多年来一直在问答论坛上工作，看到太多人对此感到头疼。
用户空间CPU消耗主要由大量TPS、函数调用、排序、类型转换、逻辑I/O访问等各种逻辑操作引起。
我记得以前有一个项目，由于请求很大，CPU像一根火棒一样旋转。

首先我们需要分析处理器消耗的来源。
用户空间的CPU消耗。
让我举个例子。
有一家客户公司。
他们的系统每天必须处理数百万条数据。
因此，CPU 使用率仍然很高。
经过检查，发现是排序操作过多，导致CPU负载过高。

接下来我们来说说优化策略。
首先，减少I/O操作量，这取决于优化SQL查询和使用索引，例如将一些复杂查询拆分为多个简单查询并减少扫描的行数来减少I/O操作次数。
然后提高I/O处理能力，例如添加缓存、使用固态硬盘等快速存储设备，或者扩展磁盘资源。

我们来谈谈减少逻辑运算的数量。
这种情况并不少见，比如不使用数据库中的复杂功能，而将操作留给应用服务器。
它还减少了排序操作并使用索引来获取有序数据。
我记得在一个朋友的项目中，因为禁止类型转换，所以CPU负载立即下降。

优化索引和表结构也是关键。
明智地设计索引以避免不必要的表扫描。
对大表进行分区，并使经常访问的小字段变得冗余。
SQL的编写方法也发生了变化，允许充分利用现有索引并避免复杂的 JOIN、ORDERBY 和子查询。

减少请求数量也很重要。
使用缓存降低数据粒度，缓存经常访问的静态数据。
优化应用逻辑，去除不必要的重复请求。
我已经遇到过这种情况。
因此，请求数量减少了 3 0%。

最后，如果以上方法都不起作用，您可能需要考虑硬件升级，例如升级CPU或增加CPU核心数。
但老实说，在升级硬件时，您需要小心。
一般来说，在考虑这一点之前，您应该尽可能地优化软件。

预期的效果是提高吞吐量（TPS）、减少查询响应时间、减少慢查询，提高系统整体性能，特别是在高并发场景下。

注意。
优化索引时，需要平衡正回报和维护索引的开销。
数据类型的选择应遵循“够用”的原则，避免过度使用大字段。
硬件升级应被视为最后的手段，并且只有在软件级别完全优化之后才可以。
最终，正如我所说，优化是一个长期的过程，需要慢慢进行。