你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
这里需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。
思考题：为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样，也把数字存起来呢？
因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。
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。
小结一下：
1.MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
2.show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
3.InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。
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？
用缓存系统保存计数
1.有丢失数据问题
2.有数据不一致问题
图1
图2
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？
你会说，这不一样吗？无非就是把图 2中对 Redis 的操作，改成了对计数表 C 的操作。只要出现图 2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。
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。
count(*)用法
cont原理
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。
对于 count(主键 id)
InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。
对于 count(1)
InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。
单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。
对于 count(字段)
如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；
如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。
也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。
但是 count( * ) 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count( * ) 肯定不是 null，按行累加。
按照效率排序的话，字段<主键id<1≈*
思考：由于事务可以保证中间结果不被别的事务读到，因此修改计数值和插入新记录的顺序是不影响逻辑结果的。但是，从并发系统性能的角度考虑，你觉得在这个事务序列里，应该先插入操作记录，还是应该先更新计数表呢？
从并发系统性能的角度考虑，应该先插入操作记录，再更新计数表。
因为更新计数表涉及到行锁的竞争，先插入再更新能最大程度地减少了事务之间的锁等待，提升了并发度。
