MySQL中count(字段) ,count(主键 id) ,count(1)和count(*)的区别

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注:下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。

首先要弄清楚 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(1)和count(主键 id) 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,记住这么几个原则:

  • server 层要什么就给什么;
  • InnoDB 只给必要的值;
  • 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“取行数”,其他“显而易见”的优化并没有做。

count(可空字段)

扫描全表,读到server层,判断字段可空,拿出该字段所有值,判断每一个值是否为空,不为空则累加

count(非空字段)与count(主键 id)

扫描全表,读到server层,判断字段不可空,按行累加。

count(1)

扫描全表,但不取值,server层收到的每一行都是1,判断不可能是null,按值累加。

注意:count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因: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。

count(*)

MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。因为count(*)返回的行一定不是空。扫描全表,但是不取值,按行累加。

看到这里,你会说优化器就不能自己判断一下吗,主键 id 肯定是非空的,为什么不能按照 count(*) 来处理,多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。但是这种需要专门优化的情况太多了,而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了,你直接使用这种语句就可以了。

性能对比结论

count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)

<think>好的,用户现在想了解MySQLcount(*)count(1)count(字段)之间的区别。我需要结合之前提供的引用内容来回答这个问题,同时确保回答结构清晰,符合用户的要求。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容,里面提到了几个关键点: 1. count(*)count(1)count(字段)在效果性能上的区别。 2. 引用3提到count(*)=count(1)=count(id)在效果上,都是统计总行数,不考虑是否为null,而count(字段)需要考虑是否为空。 3. 性能上,count(*)最快,其次是count(1)count(id),最后是count(字段)。 4. InnoDBMyISAM对count(*)的优化不同,MyISAM会缓存行数,而InnoDB需要实时计算。 5. 查询过程方面,count(字段)需要读取字段值并判断是否为null,而count(*)count(1)不需要。 接下来,我需要组织这些信息,分成几个部分,比如效果区别、性能区别、优化建议等。同时需要引用用户提供的引用来源,比如引用1、引用2等。 可能需要先解释每个count的作用,然后比较它们的不同之处。比如count(*)是统计所有行数,不管字段是否为null;count(1)也是统计所有行,但使用常量1count(字段)则只统计该字段不为null的行数。在性能方面,count(*)通常被认为是最优的,尤其是在InnoDB引擎下,因为优化器会进行优化。 还需要提到不同存储引擎的影响,比如MyISAMInnoDB在处理count(*)时的差异。这可能涉及到用户提到的引用2引用3中的内容,比如MyISAM会缓存行数,而InnoDB需要逐行计算,特别是带有where条件时。 此外,用户可能想知道为什么推荐使用count(*)而不是其他形式,以及在不同场景下的优化手段,比如使用近似值或额外建表保存计数值,这在引用2引用5中有提到。 需要注意避免技术错误,比如确认count(1)count(*)MySQL中的实际表现是否确实相同,是否有特殊情况。根据引用内容,它们的效果相同,性能接近,但count(*)可能因为优化器的处理而更优。 最后,生成相关问题,这些问题应该基于用户提供的引用内容,比如性能比较、优化方法、存储引擎的影响等。</think>#### **MySQL中`COUNT(*)`、`COUNT(1)``COUNT(字段)`的区别详解** --- ### **一、效果差异** 1. **`COUNT(*)`** - **功能**:统计表中所有行数,**不关心任何字段是否为`NULL`**。 - **优化行为**:MySQL 会优先选择最小的非聚簇索引(如果存在)进行快速统计[^2][^5]。 - **示例**:`SELECT COUNT(*) FROM users;`(统计所有用户记录数) 2. **`COUNT(1)`** - **功能**:与`COUNT(*)`完全等价,统计所有行数。`1`是常量表达式,不会检查字段值[^2][^3]。 - **示例**:`SELECT COUNT(1) FROM users;` 3. **`COUNT(字段)`** - **功能**:统计**该字段不为`NULL`的行数**。若字段允许为`NULL`,则需逐行判断值是否非空[^1][^3]。 - **示例**:`SELECT COUNT(name) FROM users;`(统计`name`非空的用户数) --- ### **二、性能对比** 根据存储引擎字段类型,性能排序为: $$ \text{COUNT(*)COUNT(1) > COUNT(主键) > COUNT(非索引字段)} $$ | **场景** | **性能分析** | |------------------------|----------------------------------------------------------------------------| | **MyISAM 引擎** | `COUNT(*)` 直接返回缓存的行数,时间复杂度 $O(1)$[^5]。 | | **InnoDB 引擎** | 需遍历表或最小的二级索引,时间复杂度 $O(n)$[^2]。 | | **`COUNT(非索引字段)`** | 需回表读取字段值并判断是否为`NULL`,性能最差[^1][^4]。 | --- ### **三、底层实现机制** 1. **`COUNT(*)``COUNT(1)`的优化** - InnoDB 优化器优先选择占用空间最小的索引(如二级索引)统计行数,避免全表扫描[^2][^5]。 - **代码模拟逻辑**: ```sql -- 假设存在二级索引 idx_age SELECT COUNT(*) FROM users USE INDEX(idx_age); ``` 2. **`COUNT(字段)`的执行过程** - **非索引字段**:需逐行读取字段值,判断是否非空(即使字段定义为`NOT NULL`,仍需校验)[^3]。 - **索引字段**:直接遍历索引树,无需回表,但需判断是否为`NULL`[^1]。 --- ### **四、常见误区与优化建议** 1. **误区澄清** - **`COUNT(*)` vs `COUNT(1)`**:两者性能几乎相同,优先使用语义更明确的`COUNT(*)`[^3][^5]。 - **`COUNT(主键)`**:若表无二级索引,需扫描聚簇索引,性能低于`COUNT(*)`[^2]。 2. **优化手段** - **大表统计**: - 使用近似值:`EXPLAIN SELECT ...` 获取估算行数[^2]。 - 维护计数表:通过触发器或定时任务更新单独的表[^2]。 - **添加条件**: ```sql SELECT COUNT(*) FROM users WHERE status = 'active'; -- 合理利用索引加速 ``` --- ### **五、存储引擎差异** | **引擎** | **`COUNT(*)`行为** | **适用场景** | |-----------|------------------------------------------------|--------------------------| | **MyISAM**| 直接返回缓存的总行数(无`WHERE`时)[^2][^5]。 | 静态表,读密集型场景。 | | **InnoDB**| 实时统计行数,受事务隔离级别影响[^2][^3]。 | 写密集型或事务型场景。 | --- #### **总结** - **效果**:`COUNT(*)``COUNT(1)`统计总行数;`COUNT(字段)`统计非空行数。 - **性能**:`COUNT(*)`最优,优先使用;避免`COUNT(非索引字段)`。 - **引擎优化**:MyISAM 缓存行数,InnoDB 依赖索引统计[^2]。 ---
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