你还在认为 count(1) 比 count(*) 效率高?

  • 2019 年 10 月 4 日
  • 筆記

作者:BigoSprite

来源:http://rrd.me/ehmFF

1. count(1) and count(*)

当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!

从执行计划来看,count(1)和count()的效果是一样的。但是在表做过分析之后,count(1)会比count()的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少。

如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。

因为count(),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1),用count(),sql会帮你完成优化的 因此:count(1)和count(*)基本没有差别!

2. count(1) and count(字段)

两者的主要区别是

(1) count(1) 会统计表中的所有的记录数,包含字段为null 的记录。

(2) count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数,忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。

3. count(*) 和 count(1)和count(列名)区别

执行效果上:

count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL

count(1)包括了忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL

count(列名)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为空(这里的空不是只空字符串或者0,而是表示null)的计数,即某个字段值为NULL时,不统计。

执行效率上:

列名为主键,count(列名)会比count(1)快

列名不为主键,count(1)会比count(列名)快

如果表多个列并且没有主键,则 count(1) 的执行效率优于 count(*)

如果有主键,则 select count(主键)的执行效率是最优的

如果表只有一个字段,则 select count(*)最优。

4. 实例分析

mysql> create table counttest(name char(1), age char(2));  Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)    mysql> insert into counttest values  -> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'),  -> ('b', NULL), ('b', '16'),  -> ('c', '17'),  -> ('d', null),  ->('e', '');  Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)  Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0    mysql> select * from counttest;  +------+------+  | name | age |  +------+------+  | a | 14 |  | a | 15 |  | a | 15 |  | b | NULL |  | b | 16 |  | c | 17 |  | d | NULL |  | e | |  +------+------+  8 rows in set (0.00 sec)    mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))  -> from counttest  -> group by name;  +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+  | name | count(name) | count(1) | count(*) | count(age) | count(distinct(age)) |  +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+  | a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |  | b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 |  | c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |  | d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |  | e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |  +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+  5 rows in set (0.00 sec)