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MySQL中count(字段) ,count(主键 id) ,count(1)和count(*)的区别

count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表,读到server层,判断字段可空,拿出该字段所有值,判断每一个值是否为空,不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表,读到server层,...注意:count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因:从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...因为count(*)返回的行一定不是空。扫描全表,但是不取值,按行累加。

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MySQL中count(字段) ,count(主键 id) ,count(1)和count(*)的区别

count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表,读到server层,判断字段可空,拿出该字段所有值,判断每一个值是否为空,不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表,读到server层,...注意:count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因:从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...因为count(*)返回的行一定不是空。扫描全表,但是不取值,按行累加。

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    MySQL中count是怎样执行的?———count(1),count(id),count(非索引列),count(二级索引列)的分析

    前言   相信在此之前,很多人都只是记忆,没去理解,只知道count(*)、count(1)包括了所有行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL,count(列名)只统计列名那一列,在统计结果的时候,...经常会看到这样的例子: 当你需要统计表中有多少数据的时候,会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info;   由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的,而非聚集索引记录中包含的列...(索引列+主键id)是少于聚集索引(所有列)记录的,所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...,所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段,此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...请确认你理解了全表扫描,它是顺序扫描聚集索引的所有叶子结点并判断。

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    面试必知 | MYSQL中count(*)、count(1)、count(col)之间的差异,你知道多少?

    在昨天的一篇闲聊《说说心里话》中,提到了面试中经常会被面试官问到的一个知识点:MYSQL中count(*)、count(1)、count(col)之间的差异;无论是面试开发岗,还是运维岗,这个问题被面试的几率是非常的大...通过上面四个执行计划对比发现: 在MYISAM表中,当表中只有主键的时候,count(*)和count(1)的效果都是一样的;但是count(col)出现了区别,也就是: 如果col是主键,那么count...通过上面四个执行计划对比发现: 在INNODB表中,当表中只有主键的时候,count(*)和count(1)、count(主键列)的效果都是一样的,都会走主键索引;count(普通列)如果col是普通列...通过上面四个执行计划对比发现: 在INNODB表中,当表中即有主键又有普通索引的时候,count(*)和count(1)、count(主键列)、count(普通索引列)的效果都是一样的,都会走普通索引...InnoDB不保留表中的内部行数,因为并发事务可能同时“看到”不同数量的行。因此,SELECT COUNT(*)语句只计算当前事务可见的行。

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    MySQL战记:Count( *)实现之谜与计数策略的选择

    在本篇文章中,我们将深度探讨这些问题,解析MySQL中count(*)的不同实现方式,比较各类计数方法的性能,以及讨论缓存系统与数据库在保存计数方面的优劣。希望你能在这个探索过程中收获启示和乐趣。...首先来看一下这张思维导图,对本文内容有个简单的认识。count(*) 的实现方式在不同的 MySQL 引擎中,count() 有不同的实现方式,这里讨论的是没有过滤条件的 count()。...每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见,因此对于 count(*) 请求来说,InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断,可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。...除了执行 count(*) 命令得到数据行数,我们还使用过 show table status 命令,该命令用于显示表中当前有多少行,但是需要注意的是,该命令得到的结果是通过采样来估算的,官方文档说误差可能达到...count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。

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    如何让SQL中的COUNT(*)飞起来

    COUNT(*)是每个初学者的最爱,但凡漂亮的按下回车时,看着转啊转的进度条,总是有种莫名的喜感。平时总被老板催着干这干那,现在我也能指挥下电脑帮我跑跑数据!...虽说平时面试官总爱问 COUNT(*) 有什么坏处啊,为什么要避免使用 COUNT(*) 这类怪问题。真要说起来,他们也是一脸懵圈,因为面试题都有可能是网上随便摘的。...那么,COUNT(*)的性能真那么差吗?怎么才能提高性能呢!今天就盘它 已知 SQL Server 中有这样张表 (其他数据库也适用): CREATE TABLE [dbo]....反之,如果你把字写得够大,行与行之间又很松散,每页纸能容纳的信息量也就少了。 于是,像这样全表扫描的效率就很低,理论上,只要把每页上,每一行的第一个字段统计下,就能知道有多少行了。...经常看到网上有贴发表,count 单列(如 count(user_id) )会比 count(*) 有优势,果真如此吗?

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    【说站】java Count如何计算流中的元素

    java Count如何计算流中的元素 说明 1、count是终端操作,可以统计stream流中的元素总数,返回值为long类型。 2、count()返回流中元素的计数。...实例 // 验证 list 中 string 是否有以 a 开头的, 匹配到第一个,即返回 true boolean anyStartsWithA =     stringCollection         ...anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));   System.out.println(anyStartsWithA);      // true   // 验证 list 中 ...(s) -> s.startsWith("a"));   System.out.println(allStartsWithA);      // false   // 验证 list 中 string ... -> s.startsWith("z"));   System.out.println(noneStartsWithZ);      // true 以上就是java Count计算流中元素的方法,希望对大家有所帮助

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    netty系列之:JVM中的Reference count原来netty中也有

    netty也是运行在JVM中的,所以JVM中的对象引用计数也适用于netty中的对象。...ctx.write(message, promise); } } 内存泄露 因为reference count是netty自身来进行维护的,需要在程序中手动进行release,这样会带来一个问题就是内存泄露...因为所有的reference都是由程序自己来控制的,而不是由JVM来控制,所以可能因为程序员个人的原因导致某些对象reference count无法清零。...为了解决这个问题,默认情况下,netty会选择1%的buffer allocations样本来检测他们是否存在内存泄露的情况....ADVANCED – 也是1%的buff进行检测,不过这个选项会展示更多的泄露信息。 PARANOID – 检测所有的buff。

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    在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法

    在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法 请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ,以获取更好的阅读体验。...在仅需获取 count 的情况下(不关心数据的具体内容),方法一和方法二是很好的选择。...三、从结果集合中获取 count 数据 有时在获取数据集之后想同时查看数据集的 count,可以直接利用集合的 count 方法来实现。...九、查询某对多关系所有记录的 count 数据 当我们想统计全部记录(符合设定谓词)的某个对多关系的合计值时,在没有使用派生属性或 willSave 的情况下,可以使用下面的代码: let fetchquest...十、利用派生属性查询某对多关系所有记录的 count 数据 如果已经为对多关系设置了预存 count 的派生属性,可以使用下面的代码实现方法九的需求。

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    RNAseq数据分析中count、FPKM和TPM之间的转换

    在RNAseq数据中,raw reads count一般是指mapped到基因外显子区域的reads数目。...FPKM方法与RPKM类似,主要针对双末端RNA-seq实验的转录本定量。在双末端RNA-seq实验中,有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。...相当于重新标准化的文库,保证每个样本中所有TPM的总和是相同的。...5.数据之间的转换 这里以一个案例来讲解,因为涉及到的基因的长度,所以需要有每个基因的长度信息。对于有参考基因组的物种来说,可以从参考基因组的gtf文件中获取。...我这里查看一下前6行和前2列的数据。 再进行转换时如果需要用的基因长度那么我们要保证基因长度的信息和表达矩阵的数据的基因对应起来。

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    以关联表中的count计数作为主表的排序依据

    通过一个中间关联表(art_tag)来对应文章表(article)和tag表(tags)之间的映射关系。通过查询tags表中的数据,以art_tag表中的映射数量进行排序操作。...业务目标即:对art_tag表中的tags_id进行count计数作为tags表查询的排序依据。...这其中牵扯到两次查询,首先查询tags表,第二是需要对art_tag表中对应的tags_id做count查询。...如果数据量过大,第一步查询没有限定数量,后续有在foreach循环中嵌套查询,这是非常耗费资源的。本例中tag数量有限的(最多百位数量级),所以性能耗损忽略不计。...如果你需要在大数量级中应用类似查询,那等待的就有可能是脚本超时咯。所以当时在做的时候,一时没有好的办法,就没有深入去研究重写。

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    以关联表中的count计数作为主表的排序依据(进阶版)

    今天得空,改造了下程序,通过操作数组来达到避开在遍历中使用count查询的目的。 先来通过thinkPHP的debug函数来测试下昨天的程序性能。...上一篇是正常思维,通过查询tag表中的id在关联表中做count查询查询,最后以count依据截取需要的部分内容返回给控制器。...缺陷在上一篇中提到,将第一步结果遍历后,代入count计数,有多少条数据就要查询多少次数据库,这个性能损失非常大。 今天换个思路来实现相同的目的。...首先通过查询中间表中的tags_id列,将查询结果通过array_count_values函数做一个计数操作(关键就在这里,通过使用数组来计数达到避开循环中使用count查询)。...性能提升还是非常明显的。性能提升的关键在用PHP数组内置函数去代替了count计数查询,第二是截取需要的部分进行最后的数据查询。

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