count(expr)函数执行效率从低到高排序为:count(非主键字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*) ; 对于count(1) 和 count(*) ,效率相当,建议尽量使用 count(*),因为 MySQL 优化器会选择最小的索引树进行统计,把优化的问题交给 MySQL 优化器去解决就可以了; count(列字段) 只统计不为 NULL 的总行...
count(1) 与 count(*) 的效果相同，也是统计所有行的数量。这是因为在InnoDB中，使用count(*)时，优化器会将其转换为count(1)。1.3 count(主键字段)count(主键字段) 利用了InnoDB对主键的存储方式。InnoDB的主键是聚簇索引，它的叶子节点包含了整行数据。因此，统计主键字段的数量只需读取主键索引即可，而不必...
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。 至于分析性能差别的时候,记住这么几个原则: server 层要什么就给什么; InnoDB 只给必要的值; 现在的优化器只优化了 count(*) 的语义为“...
COUNT(*)表示计算所有行数,而COUNT(主键id)表示计算主键(即唯一标识一条记录的字段)不为 NULL 的记录数。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?其实,它们的性能基本相同,因为在执行时,MySQL ...
count() 是一个聚合函数,函数的参数不仅可以是字段名,也可以是其他任意表达式,该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。 count(*),count(1),count(主键):统计表中所有记录的行数 count(字段):统计表中 指定字段的值不为null 的所有记录的行数 ...
count(1)、 count(*)、 count(主键字段)在执行的时候,如果表里存在二级索引,优化器就会选择二级索引进行扫描。 所以,如果要执行 count(1)、 count(*)、 count(主键字段) 时,尽量在数据表上建立二级索引,这样优化器会自动采用 key_len 最小的二级索引进行扫描,相比于扫描主键索引效率会高一些。
count(*)、count(1)、count(主键 id) 如果没有二级索引的情况下就会横向扫描主键索引 如果存在二级索引的情况下,不会扫描主键索引,转而扫描二级索引(因为二级索引一般情况下,相比于主键索引来说,其占用存储空间更小,性能更高) count(*) 和 count(1) 的底层处理逻辑类似,性能是相同的 ...
首先,我们来看COUNT(*)与COUNT(主键id)这两个写法的区别。它们都可以用来计算查询结果集中记录的数量,但是,它们的语义是不相同的。 COUNT(*)表示计算所有行数,而COUNT(主键id)表示计算主键(即唯一标识一条记录的字段)不为 NULL 的记录数。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...
count(*)、count(1)和count(主键id)表示统计满足条件的结果集的总行数，而count(字段)则表示统计满足条件的数据行中非null值的个数。举例来说，分别统计*、1、name和age列的行数，可以看到数值的差异。在性能对比中，我们发现：当列名为主键时，count(主键)的查询速度比count(1)快；当列名非为主键...
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。 至于分析性能差别的时候,你可以记住这么几个原则: server层要什么就给什么; InnoDB只给必要的值; ...