Select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)区别

本文探讨了 SQL 中使用 Count(*)、Count(1) 和 Count(字段) 的性能差异,并指出在不同场景下哪种方式更快。例如,在没有主键的情况下 Count(1) 更快;有主键时使用主键作为条件的 Count(主键) 最快;如果表只有一个字段,则 Count(*) 最快。

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

<think> 我们正在处理一个关于SQL查询语句的问题:用户询问`select count(*) from student`的含义、用法应用场景。根据提供的引用材料,我们可以整合信息来回答。 首先,引用[1]中提到了`where``having`的区别以及连接,引用[2]提到了Hive SQL中`select count(*)`的语义分析过程,引用[3]提到了SQL语句中空格导致的错误,引用[4]是关于MySQL的查询语句集合。虽然这些引用没有直接解释`count(*)`,但我们可以结合SQL知识来回答。 ### 含义 `select count(*) from student` 是一条SQL查询语句,用于统计`student`中的记录总数。其中: - `count(*)`:是一个聚合函数,用于计算中的行数,包括所有列,即使某些列的值是`NULL`也会被计入。 - `from student`:指定查询的名为`student`。 ### 用法 1. **基本用法**:直接运行该语句会返回一个数字,示`student`中的总行数。 2. **结合条件**:可以添加`where`子句来统计满足特定条件的记录数,例如: ```sql select count(*) from student where age > 18; ``` 这将返回年龄大于18岁的学生人数。 3. **结合分组**:可以与`group by`一起使用,按某个字段分组统计,例如: ```sql select department, count(*) from student group by department; ``` 这将返回每个系(department)的学生人数。 注意:引用[1]中提到,聚合函数的结果在`where`子句中不能直接使用,而应该使用`having`子句。例如: ```sql select department, count(*) as c from student group by department having c > 50; ``` 这里统计人数大于50的系,而如果在`where`子句中使用`c`(聚合结果)会导致错误(如引用[1]中的示例)。 ### 应用场景 1. **数据统计**:快速获取中的记录总数,例如在分页查询时计算总页数。 2. **数据质量检查**:检查数据量是否符合预期,例如每天导入数据后检查记录数。 3. **聚合分析**:结合`group by`进行分组统计,例如统计每个班级的学生人数。 4. **条件统计**:结合`where`子句统计满足特定条件的数据量,例如统计成绩及格的学生人数。 ### 注意事项 1. **性能问题**:在数据量很大的中,`count(*)`可能会比较慢。在InnoDB存储引擎中,由于MVCC机制,`count(*)`需要扫描(或索引)来计算行数。如果不需要精确计数,可以考虑使用近似值(如使用`explain`获取的估算行数)。 2. **空值处理**:`count(*)`计算所有行,包括所有列都是`NULL`的行。如果只想计算非空的行数,可以使用`count(column_name)`,但注意`count(column_name)`会忽略该列为`NULL`的行。 3. **语法错误**:引用[3]中提到,SQL语句中的空格等错误会导致查询失败,因此要确保语法正确。 ### 示例 假设有一个`student`,包含以下字段:`id`, `name`, `age`, `department`。 1. 统计总学生人数: ```sql select count(*) from student; ``` 2. 统计计算机系的学生人数: ```sql select count(*) from student where department = '计算机系'; ``` 3. 按系统计学生人数,并过滤出人数超过50的系: ```sql select department, count(*) as total_students from student group by department having total_students > 50; ``` ### 总结 `select count(*) from student`是一个基础且常用的SQL语句,用于统计数据中的记录数。它在数据统计、分析报告生成中非常有用,是数据库操作的重要组成部分。 §§相关问题§§ 1. `count(*)``count(1)`有什么区别? 2. 在MySQLHive中,`count(*)`的执行过程有什么不同? 3. 如何优化大的`count(*)`查询性能? 4. `where`子句`having`子句在聚合查询中的使用区别有哪些? </think> ### SQL语句 `select count(*) from student` 的含义、用法及应用场景 #### 一、含义解析 1. **核心功能** 该语句用于统计 `student` 中的 **总行数**(即记录数量)。其中: - `count(*)`:聚合函数,计算所有行的数量(包括 `NULL` 值非空值)[^1]。 - `from student`:指定目标名为 `student`。 2. **与 `count(列名)` 的区别** - `count(*)`:统计所有行,无论列值是否为 `NULL`。 - 例如 `count(name)`:只统计 `name` 列非 `NULL` 的行。 #### 二、用法详解 ##### 1. 基础用法 ```sql -- 返回 student 的行数(如 100 条记录) select count(*) from student; ``` 结果示例: ``` +----------+ | count(*) | +----------+ | 100 | +----------+ ``` ##### 2. 结合条件筛选 - **`WHERE` 子句**(先过滤再统计): ```sql -- 统计年龄大于 18 的学生数量 select count(*) from student where age > 18; ``` - **`HAVING` 子句**(对聚合结果过滤): ```sql -- 按性别分组后,筛选组内人数 > 50 的组 select sex, count(*) as c from student group by sex having c > 50; -- 正确用法 [^1] ``` ⚠️ **注意顺序**:`WHERE → GROUP BY → HAVING`,顺序错误会导致语法报错(如引用[1]中的示例)。 ##### 3. 别名与嵌套查询 ```sql -- 为统计结果命名 select count(*) as total_students from student; -- SQL 结果作为子使用 select * from (select count(*) as total from student) t where total > 0; ``` #### 三、应用场景 1. **数据总量监控** - 统计每日新增用户数(定时任务)。 - 检查数据导入完整性(如预期导入 10,000 条,实际 `count(*)` 是否匹配)。 2. **业务分析与报** - 计算注册用户总数(`select count(*) from users`)。 - 统计订单数量(`select count(*) from orders where status='completed'`)。 3. **分组统计** - 按院系统计学生人数: ```sql select college, count(*) from student group by college; ``` 4. **数据质量检查** - 验证关键字段的非空率: ```sql -- 计算 name 字段的填充率 select count(name) / count(*) as fill_rate from student; ``` #### 四、注意事项 1. **性能问题** - 大查询可能较慢(需全扫描),可通过索引优化(如 `count(主键)`)。 - 替代方案:近似统计(如 MySQL 的 `explain select count(*)` 估算)。 2. **语法陷阱** - `count(*)` **不能有空格**:`count( *)` 会报错(如引用[3])。 - 聚合字段不能在 `WHERE` 中使用,需用 `HAVING`(如引用[1])。 3. **Hive/Spark 差异** - 在 Hive 中,`count(*)` 会被翻译为 MapReduce 任务(如引用[2])。 ---
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