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性能大PK count(*)、count(1)count(列)

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)count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。...count(字段) 分为两种情况,字段定义为 not null null: 1)为 not null 时:逐行从记录里面读出这个字段,判断不为 null,累加; 2)为 null 时:执行时,判断到有可能是...count(1) 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) 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) count(*)基本没有差别!

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MySQL的count(*)、count(1)count(列名)区别

执行效果 count(1) V.S count(*) 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!...从执行计划来看,count(1)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。...所以没必要去count(1),用count(),sql会帮你完成优化的 因此:count(1)count(*)基本没有差别!...count(*) count(1)count(列名)区别 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,...执行效率 列名为主键,count(列名)会比count(1)快 列名不为主键,count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键,则 count1) 的执行效率优于 count()

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【数据库】count(*),count(1)count(列)

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count1),那么count(*),count1count(某一列)有什么区别呢?...首先从查询结果来看: count(*)count1)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。...接着从查询效率上来看: 网上说法不一,后来请教了公司的DBA,DBA是这么说的:这个具体得看表,结果一样 数据量不大的话,没什么区别,如果数据量大并有主键,count(1)会好一点。...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

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MySQL中count(字段) ,count(主键 id) ,count(1)count(*)的区别

注:下面的讨论结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(1)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(1) 扫描全表,但不取值,server层收到的每一行都是1,判断不可能是null,按值累加。...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。

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MySQL中count(字段) ,count(主键 id) ,count(1)count(*)的区别

注:下面的讨论结论是基于 InnoDB 引擎的。 首先要弄清楚 count() 的语义。...count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是 NULL,累计值就加 1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(1)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(1) 扫描全表,但不取值,server层收到的每一行都是1,判断不可能是null,按值累加。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)

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Pandas分组与聚合1.分组 (groupby)一、GroupBy对象:DataFrameGroupBy,SeriesGroupBy二、GroupBy对象支持迭代操作三、GroupBy对象可以转换成

文章来源:Python数据分析 1.分组 (groupby) 对数据集进行分组,然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤,分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算 分组运算过程....groupby(df_obj['key1']))) 运行结果: <class 'pandas.core.groupby.SeriesGroupBy...(mapping_dict, axis=1).size()) print(df_obj2.groupby(mapping_dict, axis=1).count()) # 非NaN的个数 print(df_obj2...('key1').mean()) print(df_obj5.groupby('key1').size()) print(df_obj5.groupby('key1').count()) print(df_obj5...', 'std', 'count', peak_range])) # 默认列名为函数名 print(df_obj.groupby('key1').agg(['mean', 'std', 'count'

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)那种效率更高?

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) COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?...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) COUNT(*) 的作用是相同的。...这是因为 COUNT(1) 是常量,在大多数情况下都不需要执行计算类型转换,但是在某些数据库(例如 Oracle)中,COUNT(字段) 的运行会比 COUNT(1) 更快,因为这个字段已经处于缓存状态...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 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) 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。

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)那种效率更高?

在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...这里,首先你要弄清楚count()的语义。count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(主键id)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。...对于count(1)来说,InnoDB引擎遍历整张表,但不取值。server层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。...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(*)。

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Select count(*)、Count(1)、Count(0)的区别执行效率比较

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()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

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)那种效率更高?「建议收藏」

在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...这里,首先你要弄清楚count()的语义。count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(主键id)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。...对于count(1)来说,InnoDB引擎遍历整张表,但不取值。server层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。...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(*)。

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select count(*)、count(1)、count(主键列)count(包含空值的列)有何区别?

下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)count(非空列)性能方面有什么区别?...我们分别用10053打印如下4组SQL的trace, SQL1:select count(*) from bisal; SQL2:select count(1) from bisal; SQL3:select...count(id1) from bisal; SQL4:select count(id2) from bisal; 我们来看下这四个SQL的执行结果, ?...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)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)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

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pandas基础应用(1

Pandas 是一个常用于数据分析的python第三方库(pandas在numpy的基础上,优化了数据的存储,读取,分割转换)。...pandas通过带有标签的列索引,使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换过滤等操作。...pandas提供了三种数据对象,分别是Series,DataFramePanel。Series用于保存一维数据,DataFrame用于保存二维的数据,Panel用于保存三维类或者可变维度的数据。...pd.Series(data = None, index=None, dtype=None, name=None,copy=False,fastpath=False0 指定索引:a = Series([1,2,3...index的值为‘标签索引’而0,1,2等为数字索引 gdp[2] Out[6]: 2.0 gdp['a'] Out[7]: 12.2 通过字典建立Series dict = {'china':10,'

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count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)等不同用法的性能,有哪些差别?那种效率更高

from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加。最后返回累计值。...所以,count(*)、count(主键id)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。...对于count(1)来说,InnoDB引擎遍历整张表,但不取值。server层对于返回的每一行,放一个数字“1”进去,判断是不可能为空的,按行累加。...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(*)。

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余弦相似度算法进行客户流失分类预测

具体来说,假设有两个向量AB,它们的余弦相似度可以通过以下公式计算: 其中,dot_product(A, B)表示向量AB的点积,norm(A)norm(B)分别表示向量AB的范数。...如果AB越相似,它们的余弦相似度就越接近1,反之亦然。 数据集 我们这里用的演示数据集来自一个datacamp: 这个数据集来自一家伊朗电信公司,每一行代表一个客户一年的时间。...数据集如下: import pandas as pd df = pd.read_csv("data/customer_churn.csv") 我们先区分训练验证集: from sklearn.model_selection...import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # calculate the cosine...count') grouped_df__2['percentage'] = grouped_df__2['count'] / grouped_df__2['count'].sum() * 100

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