1、效果上: count(1)忽略所有列,用1代表行,不会忽略为NULL列。 count(*)含所有列,不会忽略为NULL列。...count(列名)只含列名那列,忽略列值为null的计数,而不忽略空字符串或者0,即某个字段值为NULL时,不统计。 2、效率上: 若列名是主键,count(列名)比count(1)快。...若列名不是主键,count(1)比count(列名)快。 若多个列没有主键,则 count(1)效率优于 count(*)。...若存在主键,则 select count(主键)的执行效率是最优的 。 若表只有一个字段,则 select count(*)最优。
印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。...count(*) 性能与存储引擎相关 我们都知道,MySQL 常见的存储引擎有两种:MyISAM 和 InnoDB。...count(1) 和 count() 对比 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。...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!
在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数。很多人其实对这三者之间是区分不清的。...往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count(1),从而可以提升性能,给出的理由是Count( *)会带来全表扫描。而实际上如何写Count并没有区别。 ...Count(1)和Count(*)实际上的意思是,评估Count()中的表达式是否为NULL,如果为NULL则不计数,而非NULL则会计数。...比如我们看代码1所示,在Count中指定NULL(优化器不允许显式指定NULL,因此需要赋值给变量才能指定)。
) 2 count(1)、count(*)是检索表中所有记录行的数目,无论是否包含null值 count(1)比count(*)效率高 count(字段),检索表中的该字段的非空行数,即不统计该字段值为...)比count(*)快 若表只有一个字段,count(*)最快 count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键 count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表 明显前者更快。...执行效果 count(1) V.S count(*) 表数据量大,对表分析后,用count(1)还要比用count()用时多! 执行计划看,count(1)和count(*)效果一样。...因为count(*)会自动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。 因此:count(1)和count(*)基本无差。...count(*) count(1) count(列名) count(*)包括所有列,相当于行数。统计结果时,不忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列,1代表代码行。
最近写了一些SQL,在用count进行统计的时候,我一般都习惯用count(*),看同事的代码有事会用count(1),那么count(*),count(1)和count(某一列)有什么区别呢?...首先从查询结果来看: count(*)和count(1)统计的是整张表的所有行。...count(列):如果统计的列不允许为null,则统计的也是所有行,当这一列有null值时,count将忽略null的行。...于是在自己的数据库里进行测试: 1.4000+数据,查询时间一样,都是0.003 sec 2.14W+数据,count(1): 0.078 sec count...(*): 0.059 sec count(id): 0.067 sec 从结果上来看,是count(*)比较快。
注:下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...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。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*)
注:下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...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。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn
但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?...这里需要注意的是,如果主键是一个自增长列,那么 COUNT(*) 和 COUNT(主键id) 得到的结果是相同的,因为自增长列的值必定不为 NULL。那么,这两种写法的效率如何呢?...COUNT(字段) 表示计算该字段不为 NULL 的记录数,而 COUNT(1) 表示计算所有行数,这里需要注意的是,COUNT(1) 和 COUNT(*) 的作用是相同的。...综上所述,我们可以得出以下结论:当查询的表中不存在 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时,COUNT(*) 可能比 COUNT(主键id) 稍微快一点。...在单表查询时,COUNT(1) 和 COUNT(字段) 的性能通常相同,因为它们使用的优化方案也相同。在多表查询时,COUNT(1) 通常比 COUNT(字段) 更快。
在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...所以,count(*)、count(主键id)和count(1) 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。...所以结论是: 按照效率排序的话,count(字段)count(主键id)count(1)≈count(*),所以我建议你,尽量使用count(*)。...其实,把计数放在Redis里面,不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。...InnoDB引擎支持事务,我们利用好事务的原子性和隔离性,就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。
(常量) 和 COUNT(\*)表示的是直接查询符合条件的数据库表的行数。...COUNT(*)的优化 区分不同的执行引擎,MySQL中比较常用的执行引擎就是InnoDB和MyISAM。...所以,对于COUNT(1)和COUNT(*),MySQL的优化是完全一样的,根本不存在谁比谁快! 建议使用COUNT(*)!...主要用法有COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)。...在InnoDB中COUNT(*)和COUNT(1)实现上没有区别,而且效率一样,但是COUNT(字段)需要进行字段的非NULL判断,所以效率会低一些。
当项目里面使用paginate()函数进行分页,并且使用了distinct函数进行去重 这个时候自动查询的count语句并没有增加distinct语句 需要指定好字段,这样就可以解决这个问题了 例如 -
结论 https://www.cnblogs.com/sueris/p/6650301.html 这里把上面实验的结果总结一下: count()和count(1)执行的效率是完全一样的。...count()的执行效率比count(col)高,因此可以用count()的时候就不要去用count(col)。...如果是对特定的列做count的话建立这个列的非聚集索引能对count有很大的帮助。 如果经常count()的话则可以找一个最小的col建立非聚集索引以避免全表扫描而影响整体性能。...在不加WHERE限制条件的情况下,COUNT()与COUNT(COL)基本可以认为是等价的; 但是在有WHERE限制条件的情况下,COUNT()会比COUNT(COL)快非常多; count(0)=...count(1)=count(*) count(指定的有效值)--执行计划都会转化为count(*) 如果指定的是列名,会判断是否有null,null不计算 当然,在建立优化count的索引之前一定要考虑新建立的索引会不会对别的查询有影响
【mysql】count(*)、count(1)和count(column)区别 小结: count(*) 对行的数目进行计算,包含NULL。...count(column) 对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值。 count(1) 这个用法和count(*)的结果是一样的。...如果表没有主键,那么count(1)比count(*)快。 如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快。 如果表只有一个字段,count(*)最快。...count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。 count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表。...网上说的各有各的理,当表中存在索引和主键的时候(我还没接触过设计表时不设计主键的),三者效率差不多。
count(*)与count(1)非常常用,可是你真的了解它嘛?...本文基于spark 3.2 先给结论,在spark sql中count(*)不管在运行效率方面,还是在最终展示结果方面 都等同于count(1)。...虽然是我在给大家出作业题,这篇也算是我自己给自己交的一个作业吧 本文大纲 1、案例展示 2、为啥count(*)==count(1) 源码分析 3、spark sql count函数详解(count函数的代码虽然简单...也就是说,在spark sql中count(*)==count(1)。...count函数功能: 1、count(*) 返回检索到的行的总数,包括包含null的行。 2、count(expr[, expr...]) 返回提供的表达式均为非空的行数。
下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的列),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划的效率也是最低的,这张测试表的字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...,另一方面不会统计空值,因此有可能和业务上的需求就会有冲突,因此使用count统计总量的时候,要根据实际业务需求,来选择合适的方法,避免语义不同。
那你说说 select count(1) 和 select count(*)的区别吧。 回答:emmmm。。。好像就是查一下总数量,没啥区别吧。...select count(*) from tablea where xxxx=xxx select count(1) from tablea where xxxx=xxx 那为啥会有1和*呢?...举一个例子 id name 1 A 2 b 3 c 4 (null) 那么,select count(1) 和 select count(*) 的结果都是一样的,都是4。...那么讲到这里,还有一个就是count(字段)。 count(字段):他也是算总数,会根据某一个字段去算,排除null的情况。 一般来说,count(*) 和 count(1) ,结果基本一样。...现在大家应该是清楚了,count的几种情况,
count(1)真的比count(*)快那么多吗?count(1)和count(*)的区别究竟在哪里?接下来我们就来一一揭晓。...,count(1)比count(*)快很多,可能只是因为读内存和读磁盘造成的错误印象。...那么count(*)和count(1)究竟有没有区别呢?接下来我们继续分析。...(*)和count(1)的执行计划相同,profile消耗也相同 (5)翻阅MySQL官方文档(5.6和5.7),也可以找到说明,count(*)和count(1)是一模一样的,没有性能差异 InnoDB...总结 count(*)和count(1)的执行效率,是一样的;网上流传的一些优化原则,已经是不适用于当前版本,要注意及时更新自己的知识库。
这是杂货铺的第463篇文章 曾经测试过Oracle 11g下count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)这几种操作,究竟有何区别,结论如下, 11g下,通过实验结论...,说明了count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(*),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描,另一方面不会统计空值,因此有可能和业务上的需求就会有冲突...原文参考:《select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别?》。...前几天,碰巧看见PostgreSQL中文社区发的一篇文章,关于在PG中count(1)和count(*)的效率问题,从结论看,和Oracle很像,但是他是从开源code,探究的整个过程,能够更准确地了解背后的原理...现在cpu的计算速度很快了,我的单核每秒可以计算6.5亿次,所以*和1的时间几乎是一样的。
from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...所以,count(*)、count(主键id)和count(1) 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。...所以结论是:按照效率排序的话,count(字段)count(主键id)count(1)≈count(*),所以我建议你,尽量使用count(*)。...其实,把计数放在Redis里面,不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。...InnoDB引擎支持事务,我们利用好事务的原子性和隔离性,就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。