select count(*)和select count(1)的区别

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本文对比了SQL中count(*)、count(1)及count(主键)等不同计数方式的性能表现，并解释了在不同场景下它们的速度差异。此外还介绍了select 1与select *的区别，以及select sum(1)的用途。
 

select count(*)和select count(1)的区别

标签： 性能优化Select Count 和Select
2013-06-27 13:37  6545人阅读  评论(0)  收藏  举报
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 一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的

    假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快，

    如果有主键的話，那主键作为count的条件时候count(主键)最快

    如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的

   count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计

 

1、select 1 与 select *的区别 
selelct 常量 from ... 对应所有行，返回的永远只有一个值，即常量。所以正常只会用来判断是否有还是没有（比如exists子句）。而select * from ... 是返回所有行的所有列。 
性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。 
2、select sum(1)的使用 
select count(*)返回所有满足条件的记录数，此时同select sum(1) 
但是sum()可以传任意数字，负数、浮点数都可以，返回的值是传入值n*满足条件记录数m

sql server中Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式
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文章转载自http://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9902911.html 引言 大家在开发中，还有很多童鞋在写查询语句的时候，习惯写下面这种不规范sql select * from table 而不写成下面的这种规范方式 select col1,col2,...,coln from table 我也知道，这些童鞋是图方便，毕竟再敲一堆的列名，嫌麻烦! 你们上班可以问问...
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navicat循环执行上下两行相减sql语句_sql中的in与not in,exists与not exists的区别
weixin_39895995的博客
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1、in和existsin是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists,子查询表小的用in；例如：表A(小表)，表B(大表)select* fromA wh...
select 1和select *的区别_SQL中WHERE和HAVING子句的区别？
weixin_42117267的博客
01-20 3055
WHERE和HAVING子句之间的主要区别在于与GROUP BY子句一起使用时，在这种情况下，WHERE用于在分组之前过滤行，HAVING用于在分组后排除记录。这是最重要的区别，如果你还记得这个，它将帮助你编写更好的SQL查询。这也是要理解的重要SQL概念之一，不仅从面试角度而且从日常使用角度来理解。我确信您已经使用了WHERE子句，因为它是SQL中最常见的子句之一以及SELECT，用于指定过滤条...
select(*)和select(1)的用法与区别
qq_46076091的博客
05-08 3067
值，因为它根本不涉及列或它们的内容。它只是为每个检索到的行返回一个固定的值。当你使用 SELECT 1 FROM table_name;你只是在说：“对于表中的每一行，我都想看到数字。时，你实际上并没有选择表的任何列。相反，你正在为每个从。当你从这样的查询中检索数据时，任何包含。是一个特殊的标记，表示该字段没有值。这不会“忽略”任何列，包括那些包含。这与表的列数或列的内容（包括。中检索的行返回一个常量值。查询仍然为每一行返回了。
Select count(*)、Count(1)、Count(0)
Simon Liu的博客
04-28 1603
这里把上面实验的结果总结一下：count(*)和count(1)执行的效率是完全一样的。count(*)的执行效率比count(col)高，因此可以用count(*)的时候就不要去用count(col)。count(col)的执行效率比count(distinct col)高，不过这个结论的意义不大，这两种方法也是看需要去用。如果是对特定的列做count的话建立这个列的非聚集索引能对count有很...
如何理解select（1）、select（*）、select（column）背后的差异？
Diligence is the mother of success.
08-28 1655
先说结论select（1）、select（*）都是基于结果集进行的行数统计，统计到NULL行select（column）则受到索引设置的影响，默认会排除掉NULL行在数据库查询中，SELECT语句用于从数据库表中检索数据。SELECT (1)、SELECT (*)和SELECT (column)之间的差异主要在于它们返回的数据类型和范围：SELECT (1)：这个语句返回一个单一的值，即数字1。它...
select count (1) 与select count(*)区别
budaoweng0609的博客
05-11 6221
count(1)，其实就是计算一共有多少符合条件的行。1并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值。其实就可以想成表中有这么一个字段，这个字段就是固定值1，count(1)，就是计算一共有多少个1。同理，count(2)，也可以，得到的值完全一样，count('x')，count('y')都是可以的。一样的理解方式。在你这个语句理都可以使用，返回的值完全是一样的。就是计数。count(*)，执行时会...
select count(1)和select count(*)
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08-23
<think>我们正在讨论SQL中count(1)和count(*)的性能和区别。根据引用[1]的内容，我们可以看到count(*)和count(列)在性能上可能有显著差异，特别是在有WHERE子句的情况下。在内存中可能只有3倍的性能差异，但在IO密集的场景下，可能有10倍甚至100倍的差异。 但是，我们这里讨论的是count(1)和count(*)的区别。实际上，在大多数数据库系统中，count(1)和count(*)的性能是相同的，因为优化器会对它们进行相同的处理。 区别主要在于语义： - count(*) 统计的是结果集中的行数，包括所有列都为NULL的行。 - count(1) 统计的是每行中常量为1的个数（即每行都满足条件，所以也是统计行数）。 - count(列名) 统计的是该列不为NULL的行数。 因此，count(*)和count(1)都会返回表中的总行数，而count(列名)则返回该列非空值的行数。 关于性能： - 在大多数数据库（如MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL）中，count(*)和count(1)在性能上没有区别，因为优化器会以相同的方式处理它们。 - 但是，如果使用count(列名)，则可能会有所不同，因为数据库需要检查该列是否为NULL。 引用[1]中提到的性能差异主要是针对count(*)和count(列名)的比较，而不是count(1)和count(*)。 因此，总结如下： 1. 在语义上，count(*)和count(1)都是统计行数，结果相同。 2. 在性能上，count(*)和count(1)没有区别。 3. count(列名)则不同，它只统计非空值，且性能可能因列的类型和索引情况而异。 所以，在编写SQL时，建议使用count(*)来统计行数，因为这是最标准的写法，并且可以清晰地表达意图。 生成相关问题： 1. 在SQL中，count(列名)和count(*)有什么区别？ 2. 为什么说count(列名)的性能可能比count(*)差？ 3. 在哪些情况下，count(列名)会使用索引而count(*)不会？ 4. 如何优化大数据表上的count(*)查询？ 5. 在MySQL中，MyISAM和InnoDB存储引擎对于count(*)的实现有什么不同？ 注意：在回答中引用了引用[1]，所以我们在末尾添加引用标识[^1]。</think>### `COUNT(1)` vs `COUNT(*)` 性能与区别详解 在 SQL 中，`COUNT(1)` 和 `COUNT(*)` 都是用于统计行数的聚合函数，但存在关键差异： #### 1. **语义区别** - **`COUNT(*)`** 统计**所有行数**，包括 `NULL` 值和空行。 示例：`SELECT COUNT(*) FROM users;` → 返回总行数 - **`COUNT(1)`** 统计**常量表达式 `1` 出现的次数**（本质是每行生成一个 `1` 并计数）。 示例：`SELECT COUNT(1) FROM users;` → 结果与 `COUNT(*)` 相同 - **`COUNT(列名)`** 统计**指定列非 NULL 值的数量**（忽略 `NULL`）。 示例：`SELECT COUNT(email) FROM users;` → 只统计非空邮箱 #### 2. **性能对比** | **场景** | `COUNT(*)` | `COUNT(1)` | `COUNT(列名)` | |------------------------|--------------------|--------------------|---------------------| | **无索引表** | 全表扫描 | 全表扫描 | 全表扫描 | | **有索引表** | 优先用索引优化 | 优先用索引优化 | 依赖列索引 | | **WHERE 子句过滤** | 高效（索引利用） | 高效（索引利用） | 可能低效[^1] | | **IO 密集型负载** | 最快 | 等效 `COUNT(*)` | 慢 3-100 倍[^1] | | **结果一致性** | 总行数 | 总行数 | 非 NULL 行数 | > 💡 现代数据库优化器（如 MySQL 8.0+、Oracle、PostgreSQL）会将 `COUNT(1)` 和 `COUNT(*)` **编译为相同执行计划**，性能无差异[^1]。但 `COUNT(列名)` 可能触发额外检查。 #### 3. **使用建议** 1. **统计总行数 → 用 `COUNT(*)`** 最标准写法，意图明确且兼容所有 SQL 标准。 ```sql -- 正确：统计订单总数 SELECT COUNT(*) FROM orders; ``` 2. **统计非 NULL 值 → 用 `COUNT(列名)`** 需明确排除 `NULL` 时使用。 ```sql -- 统计有邮箱的用户数 SELECT COUNT(email) FROM users; ``` 3. **避免 `COUNT(1)`** 无实际优势，且可能引发混淆（新手误以为 `1` 是列名）。 #### 4. **性能优化技巧** - **索引优化**：对 `WHERE` 条件列建索引可加速计数 ```sql CREATE INDEX idx_status ON orders(status); SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'shipped'; -- 索引加速 ``` - **近似计数**（海量数据）： ```sql -- PostgreSQL 快速估算 SELECT reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'orders'; ``` - **避免全表扫描**： 添加有效过滤条件减少扫描范围。 --- ### 总结 | **函数** | 适用场景 | 性能 | 推荐度 | |--------------|-----------------|-----------|-------| | `COUNT(*)` | 精确统计总行数 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅✅✅ | | `COUNT(列名)` | 统计非 NULL 值 | ⭐⭐ (可能慢) | ✅✅ | | `COUNT(1)` | 等效 `COUNT(*)` | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⚠️ 避免 | > 📌 **结论**：**优先使用 `COUNT(*)`**，既符合 SQL 标准又无性能损失。仅在需排除 `NULL` 时用 `COUNT(列名)`，避免使用 `COUNT(1)`。 --- ### 相关问题 1. 为什么 `COUNT(列名)` 在 WHERE 子句存在时性能可能下降？ 2. 如何优化千万级数据表的 `COUNT(*)` 查询速度？ 3. 在哪些场景下 `COUNT(列名)` 的结果会小于 `COUNT(*)`？ 4. MySQL 中 MyISAM 和 InnoDB 引擎对 `COUNT(*)` 的实现有何不同？ 5. 如何用执行计划（EXPLAIN）验证 `COUNT` 函数的索引使用情况？ [^1]: 引用参考
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