为什么 SQLAlchemy count() 比原始查询慢得多？

我正在使用 SQLAlchemy 和 MySQL 数据库，我想计算表中的行数（大约 300k）。 SQL炼金术count http://docs.sqlalchemy.org/ru/latest/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query.count运行该函数所需的时间大约是直接在 MySQL 中编写相同查询的 50 倍。难道我做错了什么？

# this takes over 3 seconds to return
session.query(Segment).count()

However:

SELECT COUNT(*) FROM segments;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|   281992 |
+----------+
1 row in set (0.07 sec)

速度差异随着表的大小而增加（在 100k 行下几乎不明显）。

Update

Using session.query(Segment.id).count()代替session.query(Segment).count()似乎可以解决问题并加快速度。我仍然很困惑为什么初始查询速度较慢。

不幸的是，MySQL 对子查询的支持非常非常糟糕，这对我们产生了非常负面的影响。这SQLAlchemy 文档 http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_8/orm/query.html?highlight=count#sqlalchemy.orm.query.Query.count指出可以使用以下方式实现“优化”查询query(func.count(Segment.id)):

返回此查询将返回的行数。

这会生成此查询的 SQL，如下所示：

SELECT count(1) AS count_1 FROM (
     SELECT <rest of query follows...> ) AS anon_1

要对要计数的特定列进行细粒度控制，请跳过 使用子查询或以其他方式控制 FROM 子句，或者使用 其他聚合函数，结合使用 func 表达式 查询（），即：

from sqlalchemy import func

# count User records, without
# using a subquery.
session.query(func.count(User.id))

# return count of user "id" grouped
# by "name"
session.query(func.count(User.id)).\
        group_by(User.name)

from sqlalchemy import distinct

# count distinct "name" values
session.query(func.count(distinct(User.name)))