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MySQL?count(*),count(id),count(1),count(字段)區(qū)別

更新時(shí)間：2023年05月26日 16:08:05 作者：珍妮瑪?黛金

本文主要介紹了MySQL?count(*),count(id),count(1),count(字段)區(qū)別，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

count

count 是MySQL的一個(gè)查詢數(shù)量統(tǒng)計(jì)的函數(shù)，我們?cè)谄匠５墓ぷ髦薪?jīng)常會(huì)用到，count(*),count(id),count(1),count(字段)這4種寫法有什么區(qū)別呢？

//星號(hào)
select count(*) from user;
//常數(shù)
select count(1) from user;
//id(主鍵)
select count(id) from user;
//字段
select count(name) from user;

這幾種方式都可以查詢出user表的個(gè)數(shù)，但是結(jié)果可能會(huì)不一樣，為什么呢？

思考

為什么《阿里巴巴Java開發(fā)手冊(cè)》中強(qiáng)制要求不讓使用 COUNT(列名)或 COUNT(常量)來替代COUNT(*)呢？

因?yàn)閏ount(*)是SQL92定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)行數(shù)的語法，

所以MySQL對(duì)他進(jìn)行了很多優(yōu)化，MyISAM中會(huì)直接把表的總行數(shù)單獨(dú)記錄下來供count(*)查詢，而InnoDB則會(huì)在掃表的時(shí)候選擇最小的索引來降低成本。當(dāng)然，這些優(yōu)化的前提都是沒有進(jìn)行where和group的條件查詢。

count執(zhí)行過程

根據(jù)mysql執(zhí)行引擎的不同，count的執(zhí)行過程也會(huì)不同，我們以count(*)為例來分別介紹二者的執(zhí)行原理。

MyISAM引擎：這個(gè)引擎最大的特點(diǎn)是不支持事務(wù)，鎖的話是表級(jí)鎖，正是由于是表級(jí)鎖，針對(duì)表的操作都需要串聯(lián)操作，不會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)執(zhí)行程序?qū)σ粡埍淼耐瑫r(shí)操作，也就是說表的行數(shù)是穩(wěn)定的，可維護(hù)的。針對(duì)count() 的操作，mysql自己了一個(gè)優(yōu)化，類似于維護(hù)一份元數(shù)據(jù)信息，專門用來記錄表的行數(shù)，這樣每當(dāng)有count()查詢的時(shí)候就直接返回這個(gè)維護(hù)好的值，不需要再掃描全表了。所以它是一個(gè)O(1)復(fù)雜度的操作。
InnoDB引擎：支持事務(wù)支持行級(jí)鎖，行級(jí)鎖的特點(diǎn)是多個(gè)事務(wù)可以同時(shí)對(duì)一張表進(jìn)行讀寫，只要是不同的行就行。但是這樣一來表的行數(shù)就會(huì)變化很快而不可維護(hù)，mysql本身也就無法專門維護(hù)一個(gè)值去記錄表的行數(shù)了。所以針對(duì)count(*)的操作不得不掃描全表以返回一個(gè)準(zhǔn)確的結(jié)果。這是一個(gè)O(n)復(fù)雜度的操作。

優(yōu)化：雖然在InnoDB引擎下沒有一個(gè)直接返回的結(jié)果，但是隨著mysql版本的不斷升級(jí)，官方還是做了許多優(yōu)化的，主要是索引上的優(yōu)化。從上面我們知道在這個(gè)引擎下不可避免的要掃描全表，所以我們也只能再掃描全面上下功夫。由于count(*)不關(guān)心具體的列，所以在掃描的過程中我們?nèi)绻梢赃x擇一個(gè)較低成本的索引的話就可以節(jié)省掃描的時(shí)間。在InnoDB中索引分為聚簇索引（主鍵索引）和非聚簇索引（非主鍵索引），聚簇索引的葉子節(jié)點(diǎn)中保存的是整行記錄，而非聚簇索引的葉子節(jié)點(diǎn)中保存的是該行記錄的主鍵的值。這種情況下是非聚簇索引要比聚簇索引小得多，所以在具體執(zhí)行的過程如果有非聚簇索引的活mysql會(huì)自動(dòng)選擇在非聚簇索引的列上做統(tǒng)計(jì)，這樣就能提高查詢的速度。

備注：以上都是在SQL語句中沒有where和group by等限定條件下的查詢分析。

count(*)和count(1)的對(duì)比

首先這兩者的執(zhí)行結(jié)果是完全一致的，也可以把count(1)換成其他的數(shù)字如count(8)甚至是字符串如count(‘x’)，都不會(huì)影響執(zhí)行的結(jié)果。但是針對(duì)二者的執(zhí)行過程，網(wǎng)上是眾說紛紜，一種主流的觀點(diǎn)是count()比count(1)快，原因是mysql針對(duì) count( )這種操作做了特殊的優(yōu)化；另外一種聲音是count(1)比count()快，因?yàn)閏ount()在執(zhí)行過程中會(huì)先轉(zhuǎn)為為count(1)然后在執(zhí)行，直接count(1)的話少了一步轉(zhuǎn)換操作，自然會(huì)快一些。那么哪種說更有道理呢？我們還是來看官方的說明:

意思就是說對(duì)于InnoDB引擎來說count(*)和count(1)的底層操作是一致，在優(yōu)化上是一致的，沒有差異。所以結(jié)論就是二者的執(zhí)行速度是一眼的，不存在孰優(yōu)孰劣的差異。

不過對(duì)于MyISAM引擎來說，只有第一列的值全部不為null的時(shí)候，count(1)才和count(*)擁有相同的執(zhí)行優(yōu)化。

count(id)和count(字段)的對(duì)比

查id 和查字段實(shí)際上是一樣的，都會(huì)查詢出非空數(shù)據(jù)，并累加1，但是由于id是主鍵非空的，所以count(id) 的效率比count(字段)更快，count(字段)需要把判斷是否為null

count執(zhí)行結(jié)果

我們分別用這下列幾種情況測(cè)試下

count(*)=5–統(tǒng)計(jì)全部的記錄行數(shù)，包括為null的行
count(id)=5–按照主鍵統(tǒng)計(jì)所以行數(shù)，掃描全表統(tǒng)計(jì)
count(1)=5–統(tǒng)計(jì)全部的記錄行數(shù)，包括為bull的行
count(name)=5–按照name列統(tǒng)計(jì)name不為null的記錄行數(shù)
count(age)=3–按照age列統(tǒng)計(jì)age值不為null的記錄行數(shù)
count(address)=3–按照address統(tǒng)計(jì)address不為null的記錄行數(shù)

總結(jié)

執(zhí)行速度上：針對(duì)一般情況（SQL語句中沒有where條件）執(zhí)行速度上count(*)=count(1)>count(主鍵)>count(其他列)，在沒有其他特殊要求的情況下推薦大家使用count(*)來代替其他的count。

執(zhí)行結(jié)果上，count(*)與count(1)以及count(主鍵)的結(jié)果完全相同，即返回表中的所有行數(shù)，包含null 值；count(其他列)會(huì)排除掉該列值為null的記錄，返回的值小于或者等于總行數(shù)。

到此這篇關(guān)于MySQL count(*),count(id),count(1),count(字段)區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL count(*),count(id),count(1),count(字段)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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