d.push_front(5); d.push_front(4); d.push_front(3); d.push_front(2); d.push_front(1); cout << count_if.../const可写可不写，最好写上 bool operator()(const person &p) { return p.age > 40; } }; void test01() { //count_if...18); person p5("牛魔王", 40); deque m = { p1,p2,p3,p4,p5 }; person p6("二郎神", 30); cout << count_if...区别：为什么count那里要加const,这边不要 因为count那里是进行元素比较操作，需要重载==运算符，要让底层识别，所以要加const 而这边是作为条件，将元素放入仿函数中看是否符合条件
文章目录 一、前言 二、基本语法 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 2、利用case when 语句 四、总结： 一、前言 我的数据库测试表结构如下，现在统计gid大于1的数量 二、基本语法...count()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。...其使用方法有两种： COUNT(*)计算表中总的行数，无论某列有数值或者为空值。...COUNT(字段名)计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 select count(IF(gid>1,1,null)) from goods; 2、利用...case when 语句 select count(case when gid>1 then 1 else null end) from goods; 四、总结： 使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。...在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。...Count() 的实现 InnoDB 和 MyISAM 是 MySQL 常用的数据引擎，由于两者实现的不同，导致 count() 操作计算的效率也不同。...对于 MyISAM 来说，它把每个表的总行数都存在了磁盘上，因此使用 count(*) 计算时，效率很高直接返回结果。但如果加入了 where 条件，依然会进行搜索，所以效率是不高的。...所以 count(*), count(id), count(1) 表示都是返回满足条件的结果集总行数。 而 count(字段)，则表示满足条件的数据行里，不为 NULL 的字段。
在开发时，我们经常会遇到以“ 累计（count） ”或是“ 累加（sum） ”为条件的查询。...往往初学者会错误地认为在where 语句里直接使用count()算法，很显然这个想法是错误的，count()方法并不能被用在where子句中，为了解决问题，我们可以在group by子句后面使用HAVING...来做条件限制。 ...错误做法： select * from user_num where count(user)>＝2 group by user; 正确做法： select * from user_num...group by user HAVING count(user)>＝2 ; 解释说明：HAVING 与 WHERE 类似，可用来决定选择哪些记录。
一、前言 1，有人问我，count查询为啥有时候快有时候慢 2，首先要明白count查询的真正作用 2-1：统计某个列的数量 2-1：统计行数 二、原理 1，统计列时，会查询这个列不为空的数量，它是需要计算的...2，统计行数时，如果不加where，它可以直接取到结果，因为它可以利用存储引擎的特性直接获得这个值，比如count(*) 3，统计列时，如果知道这个列不能为空，会转化为count(*)，从而加快速度...innodb为聚簇索引同时支持事物，其在count指令实现上采用实时统计方式。...在无可用的二级索引情况下，执行count会使MySQL扫描全表数据，当数据中存在大字段或字段较多时候，其效率非常低下（每个页只能包含较少的数据条数，需要访问的物理页较多） 三、实际应用 1，50万条数据...，没有索引，大约耗时13分钟 2，50万条数据，有索引，大约耗时354毫秒 3，原理 mysql一个数据页为：16k（默认） 能存16*1024/(4+8) =1365条数据（为什么是4+8可以看看mysql
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。...文章中都是针对MySQL的InnoDB引擎展开讨论的，MyISAM引擎是把一个表的总行数记录在了磁盘里，查询时效率很高(如果加了where条件也不能直接从磁盘返回)。...接下来看一下每个COUNT版本的执行效率： COUNT(主键ID) InnoDB遍历全表，把每一行的主键值都取出来返回给MySQL的Server层，因为主键不可能为NULL，Server层直接按行累加最后返回累计值给客户端...COUNT(*) MySQL专门做了优化，会找到表中最小的索引树，InnoDB普通索引树比主键索引小很多，对于 COUNT(*)遍历哪个树是一样的， count(*)时MySQL不取记录值， count...MySQL表里，这样无法拿到一致性视图的问题就能解决了.
结论： 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。...> call sp_name(); Query OK, 0 rows affected mysql> select count(*) from t; +----------+ | count(*) |...10000000 | +----------+ 1 row in set 验证执行效率 执行时间 分析一下 执行计划，然后看下执行时间， 无条件查询情况下 可以得到结论 count(主键） count...*name 的执行计划 type = All 是进行的全表扫描，而count(*） count(1), count(列,主键) 的type 是null，执行时甚至不用访问表或索引 MySQL5.7文档中有一段话
1036: [ZJOI2008]树的统计Count Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 7496 Solved: 3078 [Submit
很简单，就是为了统计记录数 由SELECT返回 为了理解这个函数，让我们祭出 employee_tbl 表 所有记录 统计行的总数 计算 Zara 的记录数 注意：由于 SQL 查询对大小写不敏感，所以在...WHERE 条件中，无论是写成 ZARA 还是 Zara，结果都是一样的 count(1),count(*),count(字段)区别 count(1)和count(*) 作用 都是检索表中所有记录行的数目...，不论其是否包含null值 区别 count(1)比count(*)效率高 二 . count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段的非空行数，...不统计这个字段值为null的记录 任何情况下SELECT COUNT(1) FROM tablename是最优选择 尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL...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。
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）。
为统计记录数，由SELECT返回。...count(1)比count()效率高。 count(字段)是检索表中的该字段的非空行数，不统计这个字段值为null的记录。...count(1) and count(字段) count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录 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。...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。
COUNT() 函数作用是统计符合查询条件的记录中，函数指定的参数不为 NULL 的记录有多少个。...在通过 COUNT 函数统计有多少条记录时，MySQL 的 server 层会维护一个名叫 count 的变量。...COUNT(*) 其实等于 COUNT(0)，也就是说，当你使用 COUNT(*) 时，MySQL 会将 * 参数转化为参数 0 来处理。...我前面将的案例都是基于 Innodb 存储引擎来说明的，但是在 MyISAM 存储引擎里，执行 COUNT 函数的方式是不一样的，通常在没有任何查询条件下的 COUNT(*)，MyISAM 的查询速度要明显快于...所以，在使用 InnoDB 存储引擎时，就需要扫描表来统计具体的记录。 而当带上 WHERE 条件语句之后，MyISAM 跟 InnoDB 就没有区别了，它们都需要扫描表来进行记录个数的统计。
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。...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。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)
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。...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。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...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
count(列名)某个字段值为NULL时，不统计 如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别，会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT...MyISAM MyISAM在统计表的总行数的时候会很快，但是有个大前提，不能加有任何WHERE条件。...这是因为：MyISAM对于表的行数做了优化，具体做法是有一个变量存储了表的行数，如果查询条件没有WHERE条件则是查询表中一共有多少条数据，MyISAM可以做到迅速返回，所以也解释了如果加WHERE条件...当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时，实际上就是在统计行数。...最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候，这种情况下通配符*并不像我们猜想的那样扩展成所有的列，实际上，他会忽略所有列而直接统计所有的行数“——《高性能MySQL》。
在 MySQL 中，COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数，它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。...其实，它们的性能基本相同，因为在执行时，MySQL 会对这两种写法进行优化。MySQL 会从内存缓存里遍历主键索引，这是一种非常高效的操作方式，而且不需要读取数据页或磁盘块。...但是，在某些特殊情况下，COUNT(*) 可能会比 COUNT(主键id) 稍微快一点，这是因为 MySQL 可以直接通过读取页头来获取表的总记录数，而不需要扫描主键索引。...实际上，在大多数情况下，这两种写法的性能基本相同，因为 MySQL 对它们进行了相同的优化。MySQL 会使用索引或全表扫描统计记录数，对于单表查询的情况，索引扫描通常比全表扫描要快一些。...但是，如果在多表查询的情况下使用 COUNT(1) 或 COUNT(字段)，就需要注意它们的性能问题了。在这种情况下，MySQL 必须进行联接操作，然后再统计记录数。
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。...看到这里，你一定会说，优化器就不能自己判断一下吗，主键id肯定非空啊，为什么不能按照count(*)来处理，多么简单的优化啊。 当然，MySQL专门针对这个语句进行优化，也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且MySQL已经优化过count(*)了，你直接使用这种用法就可以了。...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。...而把计数值也放在MySQL中，就解决了一致性视图的问题。 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。
因为Mysql官方文档写了这么一句话： InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way....我个人建议使用count(*)，因为SQL92标准中制定count(*)为标准统计行数的语法，所以Mysql一直在不断地对count(*)做一定的优化。那有人说count(id)效率会不会更高？...因为我们在name字段创建了一个二级索引，在无二级索引时，count操作只能全表检索数据。当我们通过二级索引统计总条数，无需扫描数据文件，因为二级索引存储的数据就是name字段的值与主键id值。...count(*)：where条件添加索引，就可以使用索引优化查询。...count(col)：查询列不为空的总条数并且添加where条件，就需要col添加索引并且where使用col进行条件限制，我们可以先来看下name添加索引但是where使用sex限制条件的情况： ?
上述的count(*)指的是在查询的时候不加where条件，不加where条件的count(*)在不同的数据库引擎下有不同的实现： MyISAM引擎，会将表的总行数记录在磁盘上，因此count(*)会直接返回个数...对于count(*)，MySQL优化器会找到最小的那棵索引树然后进行遍历。 如果某张大表需要经常性的进行count(*)操作，可以考虑单独建立一张表进行保存大表的记录行数。 COUNT的具体含义？...COUNT()是一个聚合函数，对于返回的结果集需要一行一行的进行判断，如果COUNT函数中的参数不为NULL，累计值就加，否则不加。 COUNT的几种用法？...COUNT(*) COUNT(主键ID) COUNT(1) COUNT(字段) COUNT(*)除了在选择索引树遍历上有优化，而且在执行的过程中不会取值，Server层按照行累加。...COUNT效率 COUNT(字段) < COUNT(主键ID) < COUNT(1) ≈ COUNT(*)
-------+| 10000000 |+----------+1 row in set (0.00 sec) 执行计划也均一致，可以看出没有通过主键或其他索引扫描的方式统计 mysql> explain...(主键）= count(1) = count(*) 3.1.2 查询部分数据 查询部分数据的时候则无法直接从统计信息获取，因此耗时情况大致如下： mysql> select count(p1) from...因此，建议MySQL的主键使用自增id作为主键（优势不仅在数据统计上，有机会在讲解）。...现在将nums_3表的c2,c3字段分别统计，查看结果（先添加索引，提高查询性能） mysql> select count(c2) from nums_3 ;+-----------+| count...表统计效率 count(主键) < count(1) ≈ count(*) MySQL建议设置自增字段类型的主键 表大小越小，查询统计效率越高
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