你会看到，在最后一个时刻，三个会话A、B、C会同时查询表t的总行数，但拿到的结果却不同。
这和InnoDB的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是MVCC来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于count(*)请求来说，InnoDB只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。
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备注：如果你对MVCC记忆模糊了，可以再回顾下第3篇文章[《事务隔离：为什么你改了我还看不见？》](https://time.geekbang.org/column/article/68963)和第8篇文章[《事务到底是隔离的还是不隔离的？》](https://time.geekbang.org/column/article/70562)中的相关内容。
当然，现在这个看上去笨笨的MySQL，在执行count(*)操作的时候还是做了优化的。
你知道的，InnoDB是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。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，MySQL优化器会找到最小的那棵树来遍历。**在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。**
如果你用过show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个TABLE_ROWS用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个TABLE_ROWS能代替count(*)吗？
你可能还记得在第10篇文章[《 MySQL为什么有时候会选错索引？》](https://time.geekbang.org/column/article/71173)中我提到过，索引统计的值是通过采样来估算的。实际上，TABLE_ROWS就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。有多不准呢，官方文档说误差可能达到40%到50%。**所以，show table status命令显示的行数也不能直接使用。**
到这里我们小结一下：
- 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表直接count(*)会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。
那么，回到文章开头的问题，如果你现在有一个页面经常要显示交易系统的操作记录总数，到底应该怎么办呢？答案是，我们只能自己计数。
接下来，我们讨论一下，看看自己计数有哪些方法，以及每种方法的优缺点有哪些。
这里，我先和你说一下这些方法的基本思路：你需要自己找一个地方，把操作记录表的行数存起来。
# 用缓存系统保存计数
对于更新很频繁的库来说，你可能会第一时间想到，用缓存系统来支持。
你可以用一个Redis服务来保存这个表的总行数。这个表每被插入一行Redis计数就加1，每被删除一行Redis计数就减1。这种方式下，读和更新操作都很快，但你再想一下这种方式存在什么问题吗？
没错，缓存系统可能会丢失更新。
Redis的数据不能永久地留在内存里，所以你会找一个地方把这个值定期地持久化存储起来。但即使这样，仍然可能丢失更新。试想如果刚刚在数据表中插入了一行，Redis中保存的值也加了1，然后Redis异常重启了，重启后你要从存储redis数据的地方把这个值读回来，而刚刚加1的这个计数操作却丢失了。
当然了，这还是有解的。比如，Redis异常重启以后，到数据库里面单独执行一次count(*)获取真实的行数，再把这个值写回到Redis里就可以了。异常重启毕竟不是经常出现的情况，这一次全表扫描的成本，还是可以接受的。
但实际上，**将计数保存在缓存系统中的方式，还不只是丢失更新的问题。即使Redis正常工作，这个值还是逻辑上不精确的。**
你可以设想一下有这么一个页面，要显示操作记录的总数，同时还要显示最近操作的100条记录。那么，这个页面的逻辑就需要先到Redis里面取出计数，再到数据表里面取数据记录。
我们是这么定义不精确的：
图2中，会话A是一个插入交易记录的逻辑，往数据表里插入一行R，然后Redis计数加1；会话B就是查询页面显示时需要的数据。
在图2的这个时序里，在T3时刻会话B来查询的时候，会显示出新插入的R这个记录，但是Redis的计数还没加1。这时候，就会出现我们说的数据不一致。
你一定会说，这是因为我们执行新增记录逻辑时候，是先写数据表，再改Redis计数。而读的时候是先读Redis，再读数据表，这个顺序是相反的。那么，如果保持顺序一样的话，是不是就没问题了？我们现在把会话A的更新顺序换一下，再看看执行结果。
你会发现，这时候反过来了，会话B在T3时刻查询的时候，Redis计数加了1了，但还查不到新插入的R这一行，也是数据不一致的情况。
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，因为存在图中的这种操作序列，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。
# 在数据库保存计数
根据上面的分析，用缓存系统保存计数有丢失数据和计数不精确的问题。那么，**如果我们把这个计数直接放到数据库里单独的一张计数表C中，又会怎么样呢？**
首先，这解决了崩溃丢失的问题，InnoDB是支持崩溃恢复不丢数据的。
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备注：关于InnoDB的崩溃恢复，你可以再回顾一下第2篇文章[《日志系统：一条SQL更新语句是如何执行的？》](https://time.geekbang.org/column/article/68633)中的相关内容。
然后，我们再看看能不能解决计数不精确的问题。
你会说，这不一样吗？无非就是把图3中对Redis的操作，改成了对计数表C的操作。只要出现图3的这种执行序列，这个问题还是无解的吧？
这个问题还真不是无解的。
我们这篇文章要解决的问题，都是由于InnoDB要支持事务，从而导致InnoDB表不能把count(*)直接存起来，然后查询的时候直接返回形成的。
所谓以子之矛攻子之盾，现在我们就利用“事务”这个特性，把问题解决掉。
我们来看下现在的执行结果。虽然会话B的读操作仍然是在T3执行的，但是因为这时候更新事务还没有提交，所以计数值加1这个操作对会话B还不可见。
因此，会话B看到的结果里， 查计数值和“最近100条记录”看到的结果，逻辑上就是一致的。
# 不同的count用法
在前面文章的评论区，有同学留言问到：在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。今天谈到了count(*)的性能问题，我就借此机会和你详细说明一下这几种用法的性能差别。
需要注意的是，下面的讨论还是基于InnoDB引擎的。
这里，首先你要弄清楚count()的语义。count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加。最后返回累计值。
所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。
至于分析性能差别的时候，你可以记住这么几个原则：
@W_T 等同学提到了数据表本身紧凑的情况；
@undifined 提了一个好问题， @帆帆帆帆帆帆帆帆 同学回答了这个问题；
@陈飞 @郜 @wang chen wen 都提了很不错的问题，大家可以去看看。