一、快速结论（先看结论再看分析）
方式 作用 效率 一句话总结
count(*) 统计所有行数 最高 我是专业的！我为统计而生
count(1) 统计所有行数 同样高效 我是 count(*) 的马甲兄弟
count(列名) 统计该列非 NULL 的行数 较慢 我挑剔，我只数非空值
结论：用 count(*) 就对了！
二、代码示例：亲测三兄弟的差别
准备测试数据
-- 创建测试表
CREATE TABLE user_test (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
age INT,
email VARCHAR(100)
);
-- 插入测试数据（故意插入一些NULL值）
INSERT INTO user_test (name, age, email) VALUES
('张三', 25, 'zhangsan@example.com'),
('李四', NULL, NULL),
('王五', 30, 'wangwu@example.com'),
(NULL, 28, 'unknown@example.com'),
('赵六', 35, NULL);
测试查询
-- 查看表中的数据
SELECT * FROM user_test;
/*
+----+--------+------+--------------------+
| id | name | age | email |
+----+--------+------+--------------------+
| 1 | 张三 | 25 | zhangsan@example...|
| 2 | 李四 | NULL | NULL |
| 3 | 王五 | 30 | wangwu@example.com |
| 4 | NULL | 28 | unknown@example.com|
| 5 | 赵六 | 35 | NULL |
+----+--------+------+--------------------+
*/
-- 测试1：count(*) 统计所有行数
SELECT count(*) FROM user_test; -- 结果：5
-- 翻译："老板，我有多少行数据？全都要！"
-- 测试2：count(1) 统计所有行数
SELECT count(1) FROM user_test; -- 结果：5
-- 翻译："老板，你给我个固定值1，我数有多少个1"
-- 测试3：count(列名) 统计非NULL的行数
SELECT count(name) FROM user_test; -- 结果：4 （NULL的那行没算）
SELECT count(age) FROM user_test; -- 结果：4 （NULL的那行没算）
SELECT count(email) FROM user_test; -- 结果：3 （两个NULL都没算）
-- 翻译："我只数有身份证的人，黑户不算"
三、深入剖析：它们到底有啥不同？
1. 语义区别（最重要的区别！）
-- count(*) 是 SQL 标准写法
-- 意思：给我这个表有多少行数据
-- 相当于："这个会议室有多少个座位？"
-- count(1) 是 count(*) 的一种写法
-- 意思：统计有多少个1
-- 相当于："给每个座位发个苹果，最后数苹果"
-- count(列名) 是统计该列非NULL值的数量
-- 意思：这个会议室有多少人带了手机
-- 相当于："检查每个座位，如果有人带了手机就计数"
2. 性能区别（神话与现实）
传说中的误解：
"count(1) 比 count(*) 快"
"count(主键) 最快"
现实真相：
MySQL 5.7 及以后版本：
count(*) 和 count(1) 性能完全相同
MySQL 优化器会把它们当作一回事
查看执行计划证明：
EXPLAIN SELECT count(*) FROM user_test;
EXPLAIN SELECT count(1) FROM user_test;
EXPLAIN SELECT count(id) FROM user_test;
-- 你会看到：前两个的执行计划完全一样！
性能排序（一般情况）：
count(*) ≈ count(1)
count(主键列)
count(非主键有索引列)
count(非主键无索引列)
为什么 count(列名) 可能更慢？
-- 假设 email 列有索引
SELECT count(email) FROM user_test;
/*
MySQL 需要：
1. 读取索引（如果该列有索引）
2. 检查每个值是否为 NULL
3. 只计数非 NULL 的
如果 email 列没有索引：
1. 读取整行数据（比 count(*) 读的更多）
2. 检查 email 是否为 NULL
3. 只计数非 NULL 的
*/
3. 特殊情况分析
-- 情况1：所有列都不允许NULL
CREATE TABLE user_not_null (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
name VARCHAR(50) NOT NULL
);
-- 这时候：count(*) = count(id) = count(name)
-- 情况2：空表 vs NULL值
CREATE TABLE empty_table (id INT);
SELECT count(*) FROM empty_table; -- 结果：0
SELECT count(id) FROM empty_table; -- 结果：0
INSERT INTO empty_table VALUES (NULL);
SELECT count(*) FROM empty_table; -- 结果：1
SELECT count(id) FROM empty_table; -- 结果：0
四、实际工作中的选择指南
场景1：统计总行数
-- 正确做法
SELECT count(*) FROM orders;
-- 错误做法
SELECT count(order_id) FROM orders; -- 万一有NULL呢？
SELECT count(1) FROM orders; -- 能用，但不是标准
场景2：统计有效数据数量
-- 统计有多少用户填写了邮箱
SELECT count(email) FROM users; -- 这个场景就该用 count(列名)
-- 统计已完成订单数量（假设 status=2 是已完成）
SELECT count(*) FROM orders WHERE status = 2; --
场景3：统计非重复值
-- 统计有多少个不同的城市
SELECT count(DISTINCT city) FROM users; -- count + DISTINCT
-- 统计有多少个城市，排除 NULL
SELECT count(DISTINCT city) FROM users; -- DISTINCT 会自动排除 NULL
五、性能优化技巧
1. 大表优化方案
-- 方案1：使用近似值（适用于统计概览）
SELECT TABLE_ROWS
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_db' AND TABLE_NAME = 'big_table';
-- 方案2：分页总数缓存（适用于列表页）
-- 第一次查询时缓存总数，后面定时更新
-- 方案3：使用汇总表
CREATE TABLE stats_daily (
date DATE PRIMARY KEY,
user_count INT,
order_count INT
);
2. 索引优化
-- 为 count(列名) 创建索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);
-- 但注意：count(*) 不一定需要索引，InnoDB有优化
六、有趣比喻帮你记忆
汉堡店排队比喻
-- 有10个人在排队买汉堡
count(*) = "队列里有10个人"
count(1) = "我给每人发个号码牌，数有10个牌"
count(现金) = "只有8个人带了现金"
count(会员卡) = "只有5个人有会员卡"
教室点名比喻
-- 教室里有50个座位
count(*) = "教室有50个座位"
count(1) = "我在每个座位放本书，最后数有50本"
count(学生) = "今天来了45个学生上课" （空座位不算）
七、总结与最佳实践
最终建议
统计总行数，一律用 count(*)
这是 SQL 标准写法
性能最优（MySQL有专门优化）
语义最明确
统计某列非 NULL 数量，用 count(列名)
这是它的本职工作
不要用它统计总行数
关于 count(1)
性能与 count(*) 一样
但不够"标准"，像方言
建议统一用 count(*)
性能关键点
大表避免频繁 count
考虑使用缓存或汇总表
为 count(列名) 的列加索引
一张图看懂
count(*) -> 总数 -> 最快 -> 推荐使用
count(1) -> 总数 -> 一样快 -> 可用但不标准
count(主键) -> 总数 -> 次快 -> 主键非NULL时可用
count(索引列) -> 非NULL数 -> 较慢 -> 有索引时可用
count(普通列) -> 非NULL数 -> 最慢 -> 谨慎使用
记住口诀："数总数，用星号；数非空，列名好；数字1，虽高效，不是标准别当宝"
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