select count(*)和select count(1)的区别

本文探讨了SQL中不同计数函数的使用场景与性能差异,如count(*), count(1)及count(主键),并解释了这些函数如何处理NULL值。此外还对比了select 1与select *的区别,并介绍了sum(1)的用法。

  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

转载于:https://www.cnblogs.com/puzi0315/archive/2012/08/17/2644836.html

<think>我们正在讨论SQL中count(1)count(*)的性能区别。根据引用[1]的内容,我们可以看到count(*)count()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)count(*)区别。实际上,在大多数数据库系统中,count(1)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(*)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(*)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(*)count(列名)的比较,而不是count(1)count(*)。 因此,总结如下: 1. 在语义上,count(*)count(1)都是统计行数,结果相同。 2. 在性能上,count(*)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)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,MyISAMInnoDB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)` `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)` `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 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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