count(*) count(1)与count(col)的区别

简介一、执行结果 count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数 二、执行计划 MyISAM与InnoDB,正如在不同的存储引擎中,count(*)函数的执行是不同的 在MyISAM存储引擎中,count()函数是直接读取数据表保存的行记录数并返回,效率很高,但是如果添加了where条件的话,MyISAM表也不能返回得很快。 在InnoDB存储引擎中,count(*)函数是先从内存中读取表中

一、执行结果

count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数

二、执行计划

MyISAM与InnoDB,正如在不同的存储引擎中,count(*)函数的执行是不同的

在MyISAM存储引擎中,count()函数是直接读取数据表保存的行记录数并返回,效率很高,但是如果添加了where条件的话,MyISAM表也不能返回得很快。

在InnoDB存储引擎中,count(*)函数是先从内存中读取表中的数据到内存缓冲区,然后扫描全表获得行记录数。在使用count函数中加上where条件时,在两个存储引擎中的效果是一样的,都会扫描全表计算某字段有值项的次数。

InnoDB 是索引组织表,主键索引树的叶子节点是数据,而普通索引树的叶子节点是主键值。所以,普通索引树比主键索引树小很多。对于 count() 这样的操作,遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此,MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。因此表有二级索引,则使用二级索引key_len最小的索引进行扫描,尽管这个二级索引的key_len的值大于主键,都使用二级索引。在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库系统设计的通用法则之一。

count(字段)

1、如果这个字段定义为not null的话,一行行地从记录里面读出这个字段,判断不能为null,按行累计加1

2、如果这个字段定义允许为null,一行行地从记录里面读出这个字段,执行的时候还要判断是否为null,不为null的按行累计加1,返回累加值

三、执行效率

1、如果在开发中确实需要用到count()聚合,那么优先考虑count(*),因为mysql本身对于count(*)做了特别的优化处理。

有主键或联合主键的情况下,count(*)略比count(1)快一些。  没有主键的情况下count(1)比count(*)快一些。  如果表只有一个字段,则count(*)是最快的。

2、使用count()聚合函数后,最好不要跟where age = 1;这样的条件,会导致不走索引,降低查询效率。除非该字段已经建立了索引。使用count()聚合函数后,若有where条件,且where条件的字段未建立索引,则查询不会走索引,直接扫描了全表。

3、count(字段),非主键字段,这样的使用方式最好不要出现,因为它不会走索引。

count(主键ID)比count(1)慢的原因?

对于 count(主键 ID) 来说,InnoDB 引擎会遍历主键索引树,把每一行的ID值取出来,返回给server层,server层拿到ID后,判断是不可能为空的,按行累加加1,最后返回累计值。

对于count(1),InnoDB引擎会扫描主键索引树,但不取值,server层对于返回的每一行,按行累计加1,判断不可能为NULL,返回累计值。

从InnoDB引擎层返回ID会涉及到解析数据行、拷贝字段值的操作,因此count(主键 ID)执行要比count(1)执行慢。

count(主键id)走主键索引的时候效率较count(*)差的原因?

平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询,那么索引基数大的索引必然效率很高(符合走主键索引查找速度最快的原则)。

但是在做count(*)的时候并没有检索具体的一行或者一个范围,那么选择基数小的索引对count操作效率会更高。在做count操作的时候,mysql会遍历每个叶子节点,所以基数越小,效率越高。mysql非聚簇索引叶子节点保存指向主键ID的指针,所以需要检索两遍索引。但是这里相对于遍历主键索引,即使检索两遍索引效率也比单纯的检索主键索引快。

Innodb是索引组织表,主键索引树的叶子节点是数据,而普通索引树的叶子节点是主键值,索引普通索引树小很多,索引长度越小树的大小就越小。

本文转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1444409
一、执行结果
二、执行计划
三、执行效率