1.COUNT(1)、COUNT(*)与COUNT(字段)哪个更快？
执行效果：
COUNT(*)MySQL 对count(*)进行了优化，count(*)直接扫描主键索引记录，并不会把全部字段取出来，直接按行累加。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，按行累加。COUNT(字段)如果这个“字段”是定义为NOT NULL，那么InnoDB 引擎会一行行地从记录里面读出这个字段，server 层判断不能为NULL，按行累加;如果这个“字段”定义允许为NULL，那么InnoDB 引擎会一行行地从记录里面读出这个字段，然后把值取出来再判断一下，不是 NULL才累加。
实验分析
本文测试使用的环境：
[root@zhyno1 ~]# cat /etc/system-release CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) [root@zhyno1 ~]# uname -a Linux zhyno1 3.10.0-1160.62.1.el7.x86_64 #1 SMP Tue Apr 5 16:57:59 UTC 2022 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
测试数据库采用的是（存储引擎采用InnoDB，其它参数默认）：
(Mon Jul 25 09:41:39 2022)[root@GreatSQL][(none)]>select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 8.0.25-16 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
实验开始：
#首先我们创建一个实验表
CREATE TABLE test_count (
`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`name` varchar(20) NOT NULL,
`salary` int(1) NOT NULL,
KEY `idx_salary` (`salary`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
#插入1000W条数据
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_1000w()
BEGIN
DECLARE i INT;
SET i=1;
WHILE i<=10000000 DO
INSERT INTO test_count(name,salary) VALUES('KAiTO',1);
SET i=i+1;
END WHILE;
END//
DELIMITER ;
#执行存储过程
call insert_1000w();接下来我们分别来实验一下：
COUNT(1)花费了4.19秒
(Sat Jul 23 22:56:04 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(1) from test_count; +----------+ | count(1) | +----------+ | 10000000 | +----------+ 1 row in set (4.19 sec)
COUNT(*)花费了4.16秒
(Sat Jul 23 22:57:41 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(*) from test_count; +----------+ | count(*) | +----------+ | 10000000 | +----------+ 1 row in set (4.16 sec)
COUNT(字段)花费了4.23秒
(Sat Jul 23 22:58:56 2022)[root@GreatSQL][test]>select count(id) from test_count; +-----------+ | count(id) | +-----------+ | 10000000 | +-----------+ 1 row in set (4.23 sec)
我们可以再来测试一下执行计划
COUNT(*)
(Sat Jul 23 22:59:16 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(*) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.01 sec) (Sat Jul 23 22:59:48 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(0) AS `count(*)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
COUNT(1)
(Sat Jul 23 23:12:45 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(1) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) (Sat Jul 23 23:13:02 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(1) AS `count(1)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
COUNT(字段)
(Sat Jul 23 23:13:14 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(id) from test_count; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | index | NULL | idx_salary | 4 | NULL | 9980612 | 100.00 | Using index | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) (Sat Jul 23 23:13:29 2022)[root@GreatSQL][test]>show warnings; +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select count(`test`.`test_count`.`id`) AS `count(id)` from `test`.`test_count` | +-------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
需要注意的是COUNT里如果是非主键字段的话
(Tue Jul 26 14:01:57 2022)[root@GreatSQL][test]>explain select count(name) from test_count where id <100 ; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | test_count | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 99 | 100.00 | Using where | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
实验结果
1.从上面的实验我们可以得出，
COUNT(*)和COUNT(1)是最快的，其次是COUNT(id)。2.
count(*)被MySQL查询优化器改写成了count(0)，并选择了idx_salary索引。3.
count(1)和count(id)都选择了idx_salary索引。
实验结论
总结：COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)
MySQL的官方文档也有说过：
InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference
翻译： InnoDB以相同的方式处理SELECT COUNT（*）和SELECT COUNT（1）操作。没有性能差异
所以说明了对于COUNT(1)或者是COUNT(*)，MySQL的优化其实是完全一样的，没有存在没有性能的差异。
但是建议使用COUNT(*)，因为这是MySQL92定义的标准统计行数的语法。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
2.COUNT(*)与TABLES_ROWS
在InnoDB中，MySQL数据库每个表占用的空间、表记录的行数可以打开MySQL的information_schema数据库。在该库中有一个TABLES表，这个表主要字段分别是：
TABLE_SCHEMA : 数据库名
TABLE_NAME：表名
ENGINE：所使用的存储引擎
TABLES_ROWS：记录数
DATA_LENGTH：数据大小
INDEX_LENGTH：索引大小
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？
我们用TABLES_ROWS查询一下表记录条数：
(Sat Jul 23 23:15:14 2022)[root@GreatSQL][test]>SELECT TABLE_ROWS
-> FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
-> WHERE TABLE_NAME = 'test_count';
+------------+
| TABLE_ROWS |
+------------+
| 9980612 |
+------------+
1 row in set (0.03 sec)可以看到，记录的条数并不准确，因为InnoDB引擎下TABLES_ROWS行计数仅是大概估计值。
3.COUNT(*)是怎么样执行的?
首先要明确的是，MySQL有多种不同引擎，在不同的引擎中，count(*)有不同的实现方式，本文主要介绍的是在InnoDB引擎上的执行流程
在InnoDB存储引擎中，count(*)函数是先从内存中读取表中的数据到内存缓冲区，然后扫描全表获得行记录数的。简单来说就是全表扫描，一个循环解决问题，循环内: 先读取一行，再决定该行是否计入count循环内是一行一行进行计数处理的。
在MyISAM引擎中是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。
之所以InnoDB 不跟 MyISAM一样把数字存起来，是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。无论在事务支持、并发能力还是数据安全方面，InnoDB都比MyISAM表现更优。
虽然如此，InnoDB对于count(*)操作还是做了优化的。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。
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引擎的表也是不能返回得这么快的。
4.总结
1.
COUNT(*)=COUNT(1)>COUNT(id)2.COUNT函数的用法，主要用于统计表行数。主要用法有
COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)3.因为
COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，所以MySQL对他进行了很多优化，MyISAM中会直接把表的总行数单独记录下来供COUNT(*)查询，而InnoDB则会在扫表的时候选择最小的索引来降低成本。这些优化的前提是没有进行WHERE和GROUP的条件查询。4.在InnoDB中
COUNT(*)和COUNT(1)实现上没有区别，而且效率一样，但是COUNT(字段)需要进行字段的非NULL判断，所以效率会低一些。5.因为
COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，并且效率高，所以还是建议使用COUNT(*)查询表的行数。6.正如前面
COUNT(name)的用例那样，在建表过程中需要根据业务需求建立性能较高的索引，同时也要注意避免建立不必要的索引。
