Mysql——一文让你搞懂count(*)和count(1)

1. COUNT()函数作用

COUNT() 是 MySQL 中用于统计记录数量的聚合函数，它是 MySQL 中通用的聚合统计函数，核心作用是统计满足条件的行数。

2.原理

• COUNT(*)作为 SQL 标准定义的行数统计语法，它不针对任何字段，核心是直接判断行是否存在。执行时，优化器会优先选择最精简的索引（主键、二级索引），仅遍历索引记录判断行的存在性，不读取表中任何字段值，每发现一行符合条件的记录，计数器就加 1，全程只关注 行是否存在，是最直接的行数统计逻辑。
• COUNT(1)本质是对虚拟常量列的非 NULL 计数 —— 执行时不会读取表的实际字段，而是为每一行构造一个值为 1 的虚拟列，由于 1 是常量永远非 NULL，因此每遍历到一行符合条件的记录，就会因该虚拟列非 NULL 而让计数器加 1，最终等价于统计行数，但逻辑上是通过常量列计数间接实现，而非直接判断行的存在性。

MySQL 5.6版本之后的优化器会识别到 count(1) 的虚拟列 1 永远非 NULL，其计数逻辑等价于 count(*)，因此会将 count(1) 等价转换为 count(*) 后执行，最终二者的索引选择、扫描行数、IO 消耗完全一致，仅底层计数的逻辑表述不同。

3.实践

3.1 COUNT(*)实践

进入实操环节加深一下记忆

表数据如下：

• 当没有 WHERE和 HAVING时，COUNT(*) 用于统计整张表的总行数（包括NULL值），或每个分组的总行数（有 GROUP BY 时）。

• 有 GROUP BY ，无 WHERE/HAVING → 统计每个分组的行数

• 有WHERE时，先进行符合条件的过滤，再对行数进行统计

• 有HAVING时，先通过 COUNT(*) 是先统计、后过滤分组的逻辑。

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COUNT(1) 在WHERE/HAVING以及分组的情况下使用的效果基本等同于COUNT(*)。底层优化器会将 count(1) 等价转换为 count(*) 再优化，最终执行计划完全一致。

4.总结

写法	是否忽略NULL	统计逻辑	性能
count(*)	否	统计总行数	最优（优化器优先选）
count(1)	否	统计常量 1 的非 NULL 行数	等价于 count (*)
count (字段名)	是	统计该字段非 NULL 的行数	更低（需判断 NULL）