1、经典需求：InnoDB表COUNT(*)饱受诟病的InnoDB表COUNT(*)性能问题在5.7下做了优化，果真如此吗？
InnoDB引擎表经常被抱怨执行COUNT(*)的效率太差，因此此类需求通常会被建议用其他方法来满足，比如另外加一个计数器表，或者用SHOW TABLE STATUS查看大概数量。
不过，从MySQL 5.7.2起，这个问题得到了解决，我们来看看。
2、MySQL 5.7版本InnoDB对COUNT(*)的优化MySQL每发布一个新版本，都会放出相应的Release Notes，我们注意到5.7.2版本的发布说明中提到：
InnoDB: SELECT COUNT(*) FROM t statements now invoke a single handler call to the storage engine to scan the clustered index and return the row count to the Optimizer. Previously, a row count was typically performed by traversing a smaller secondary index and invoking a handler call for each record. A single handler call to the storage engine to count rows in the clustered index generally improves SELECT COUNT(*) FROM t performance. However, in the case of a large clustered index and a significantly smaller secondary index, performance degradation is possible compared to performance using the previous, non-optimized implementation. For more information, see Limits on InnoDB Tables.
简单地说就是：COUNT(*)会选择聚集索引，进行一次内部handler函数调用，即可快速获得该表总数。我们可以通过执行计划看到这个变化，例如：
很明显，在查询优化器阶段就已经得到优化了，相比效率应该杠杠的吧，我们稍后再来对比看看。
补充说下，5.7以前的版本中，COUNT(*)请求通常是：扫描普通索引来获得这个总数。也来看看5.6下的执行计划是怎样的：
可以看到，可以利用覆盖索引来完成COUNT(*)请求。
3、对比测试先看一组测试数据：
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count(*)对比测试 |
MySQL 5.6.33 |
MySQL 5.7.15 |
相差 |
|
表数据量 |
8976914 |
9000270 |
100.26% |
|
耗时（秒） |
5.459952 |
1.142340 |
20.92% |
可以看到，两次数据量相当，但SQL耗时5.7约只有5.6的1/5，这个效率还是不错的吧。
我们来看看5.6和5.7版本下的status和profiling对比情况：
看完上面的对比测试，相信您已经心动了吧，但还别高兴得太早哦，官方文档里其实埋了一个伏笔：
InnoDB: SELECT COUNT(*) FROM t statements now invoke a single handler call to the storage engine to scan the clustered index and return the row count to the Optimizer. Previously, a row count was typically performed by traversing a smaller secondary index and invoking a handler call for each record. A single handler call to the storage engine to count rows in the clustered index generally improves SELECT COUNT(*) FROM t performance. However, in the case of a large clustered index and a significantly smaller secondary index, performance degradation is possible compared to performance using the previous, non-optimized implementation. For more information, see Limits on InnoDB Tables.
简言之，就是说如果聚集索引较大（或者说表数据量较大），没有完全加载到buffer pool中的话，有可能反而会更慢，还不如用原先的方式。
下面我们来测试下，读取tpcc测试表stock，该表有1亿行记录，表空间文件约65GB，而innodb buffer pool只分配了12G，这时候再看下对比数据：
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count(*)对比测试 |
MySQL 5.6.33 |
MySQL 5.7.15 |
相差 |
|
表数据量 |
1亿 |
1亿 |
0.00% |
|
耗时（秒） |
693.66 |
5331.69 |
768.63% |
在这种情况下，5.7版本反而慢的夸张，悲剧啊~
那么在5.7下的大表，有没有办法仍旧采用以前的方法来做COUNT(*)统计呢。当然可以了，我们可以强制指定普通索引，不过还需要加上WHERE条件，否则还是不行。后来搜了下，发现这是个bug，印风(zhaiwx)已经报告给官方了，bug id：81854。
这次的SQL执行耗时和在5.6下的就基本一样了。
5.7版本整体挺赞的，不过还是有不少地方需要完善，期待能更成熟起来。
参考
1. MySQL 5.7.2 Release Notes：http://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/5.7/en/news-5-7-2.html
2. Limits on InnoDB Tables：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-restrictions.html
