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...= ‘value’ 这种 杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现 如果表没有主键，那么count（1）比count（*）
如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 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)和count(*)基本没有差别！...实例 mysql> create table counttest(name char(1), age char(2)); Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) mysql...null), ->('e', ''); Query OK, 8 rows affected (0.01 sec) Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...| 16 | | c | 17 | | d | NULL | | e | | +------+------+ 8 rows in set (0.00 sec) mysql
前言 阅读过上一篇文章的童鞋应该都知道，用count(1)替换count(*)，并不能起到优化作用，两者的执行效率是一样的。那么，count(*)应该如何优化呢？让我们继续往下看。...count(*)处理 想要优化count(*)，首先得了解清楚，MySQL是如何处理count(*)的？在MySQL不同版本、不同存储引擎中，对于count(*)的处理方式，是存在差异的。...5.7.18之前版本，MySQL是通过扫描聚集索引(即全表扫描)，来获取count(*)的结果 Prior to MySQL 5.7.18, InnoDB processes SELECT COUNT...(*)优化 通过上面的测试，对于MySQL是如何处理count(*)的，已经有较为清晰的了解。...(*)准确性要求高，只能从MySQL数据库获取，可以考虑为对应表key_len较小的列建立二级索引，以优化count(*)执行效率。
如果英文不好的话，可以参考 searchdoc 翻译的中文版本 http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114...---- 优化的原因 MySQL-Btree索引和Hash索引初探 中 什么情况下会使用到B树索引 。...not int 和 操作无法使用索引 ---- not in 的优化 如果not in 的指标范围非常大的话，这个效率很差。...---- 使用汇总表优化count(*)查询 select count(*) from product_comment where product_id = 999; 如果这个表 有上亿条，或者并发访问很高的情况...，这个SQL的执行效果也不是很理想 优化思路：就是使用汇总表 汇总表就是提前统计出来数据，记录到表中以备后续的查询使用。
---- 本文关键字：count、SQL、二级索引 相关文章推荐： 故障分析 | MySQL 优化案例 - 字符集转换 技术分享 | MySQL 监控利器之 Pt-Stalk 一、故事背景 项目组联系我说是有一张...500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢。...四、原理 为了找到答案，通过 Google 查找 MySQL 下 select count(*) 的原理，找到了答案。这边省略过程，直接上结果。...再次重启 MySQL，保证内存缓冲区为空； 6. 再次执行 select count(*)，理论上走二级索引； 7. 再次查看内存缓冲区中缓存的数据量（理论上只会缓存二级索引）。...另：项目上由于磁盘性能层次不齐，所以当遇上这种情况时，性能较差的磁盘更会放大这个问题；一张超级大表，统计行数时如果走了主键索引，后果可想而知~ 八、优化建议 此次测试过程中我们仅仅模拟是百万数据量，此时我们通过二级索引统计表行数
目前的用的数据库是clickhouse，数据量大概在20亿左右 # 定位问题 我通过调试将查询数据的语句打印出来，查询语句放在数据库中执行，发现几秒就查询完成了，这个时候我就奇了怪了，后面我再仔细看接口的代码...# 查询分析 语句大概是下面这样的，大概有30多张表，也就是需要union30多张表 select count(*) from ( select...问题显而易见，为啥我们要构造一张这么大的表在内存中再count数量，直接count每张表的数量再相加不就是了。...优化语句如下： select count(cnt) from ( select count() as cnt from...) 将该语句放在数据库查询，秒级返回，直接从1分钟优化到1秒钟
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。...从执行计划来看，count(1)和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。...如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 因为count() 会自动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)和count(*)基本没有差别！...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。
5.如何优化 COUNT(*)？...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。...3.5 小结 COUNT(1)、 COUNT(*)、 COUNT(主键) 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) 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...5.如何优化 COUNT(*)？ 如果对一张大表经常用 COUNT(*) 来统计表行数，其实是很不好的。
这个建议还是不要用了，翻了下mysql 的doc，40%的误差概率，碰上就有点大了呀。 TABLE_ROWS The number of rows....; 在T1的时候，如果采用Mysql默认的事务隔离级别：读提交。...这其实就是一个查询优化的问题了，和是不是count(*)没有关系，那么有以下两招常用，这个得具体问题具体分析了。...遍历整个表，读出这个字段，判断不为null累加； count(*)。遍历整个表，做了优化，不取值，累加。 结合mysql的一些索引查询知识，我们可以大致得出如下结论。 ?...建议直接使用count(*)。 相关阅读 为什么要用自增主键? 蚂蚁金服面试题: 一条SQL查询语句如何执行的 索引使用策略及优化
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“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做...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。
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“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。...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。
> call sp_name(); Query OK, 0 rows affected mysql> select count(*) from t; +----------+ | count(*) |...| +----------+ 1 row in set mysql> select count(1) from t; +----------+ | count(1) | +----------+ |...*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...对于MyISAM表，如果SELECT从一个表中检索，没有检索其他列，也没有WHERE子句，那么COUNT(*)被优化为快速返回。...这种优化只适用于MyISAM表，因为这个存储引擎存储了准确的行数，并且可以非常快速地访问。COUNT(1)只有在第一列被定义为NOT NULL时才进行与COUNT(*)相同的优化
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。...本文会阐述这三者的作用，关系以及背后的原理。 ...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）。
该文章专注于面试，面试只要回答关键点即可，不需要对框架有非常深入的回答，如果你想应付面试，是足够了，抓住关键点 面试官： count(1)、count(*) 与 count(列名) 的区别 当使用COUNT...它们的区别如下： COUNT(1)：在COUNT函数中使用1作为参数，表示统计行数。这种写法不会对具体的列进行操作，只会对行数进行计数。它会忽略列中的NULL值，只统计非NULL的行数。...与COUNT(1)不同的是，COUNT()会统计包括NULL值在内的所有行数，包括那些全部列值为NULL的行。...由于需要考虑NULL值，因此相对于COUNT(1)，COUNT()的性能可能稍低一些。 COUNT(列名)：在COUNT函数中使用具体的列名作为参数，表示统计该列的非NULL值的数量。...关键点：COUNT(1)和COUNT()用于统计行数，COUNT(1)忽略NULL值，而COUNT()包括NULL值。COUNT(列名)用于统计指定列的非NULL值的数量。
未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。...Hive还对这两阶段的作业做了额外的优化。...它将第二个MapReduce作业Map中的Count过程移到了第一个作业的Reduce阶段。这样在第一阶段Reduce就可以输出计数值，而不是去重的全部id。...这一优化大幅地减少了第一个作业的Reduce输出IO以及第二个作业Map的输入数据量。最终在同样的运行环境下优化后的语句执行只需要原语句20%左右的时间。优化后的MapReduce作业流如下： ?...从上述优化过程我们可以看出，一个简单的统计需求，如果不理解Hive和MapReduce的工作原理，它可能会比优化后的执行过程多四、五倍的时间。
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...结论是：这俩在高版本的MySQL（5.5及以后，5.1的没有考证）是没有什么区别的，也就没有COUN(1)会比COUNT(*)更快这一说了。 WHY？...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》。...结论 结论就是对于COUNT(1)和COUNT(*)执行优化器的优化是完全一样的，并没有COUNT(1)会比COUNT(*)快这个说法。
前言 相信大多数DBA都看见过这样一条SQL优化原则：用count(1)替换count(*)；相信也有不少DBA因这个问题被开发diss过，用count(*)非常慢，应该用count(1)，然后改用count...count(1)真的比count(*)快那么多吗？count(1)和count(*)的区别究竟在哪里？接下来我们就来一一揭晓。...，count(1)比count(*)快很多，可能只是因为读内存和读磁盘造成的错误印象。...(*)和count(1)的执行计划相同，profile消耗也相同 （5）翻阅MySQL官方文档(5.6和5.7)，也可以找到说明，count(*)和count(1)是一模一样的，没有性能差异 InnoDB...总结 count(*)和count(1)的执行效率，是一样的；网上流传的一些优化原则，已经是不适用于当前版本，要注意及时更新自己的知识库。
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。...但需要注意的是，只有在表没有 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，才能使用这种优化方式。...那么，这两种写法的效率如何呢？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。...在单表查询时，COUNT(1) 和 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。
测试 MySQL版本：5.7.29 创建一张用户表，并插入一百万条数据，其中gender字段有五十万行是为null值的 CREATE TABLE `users` ( `Id` bigint(20)...(*) 在 MySQL 5.7.18 之前，通过扫描聚集索引来InnoDB处理 语句。...SELECT COUNT(*)从 MySQL 5.7.18 开始,通过遍历最小的可用二级索引来InnoDB处理SELECT COUNT(*)语句,除非索引或优化器提示指示优化器使用不同的索引。...对于MyISAM表， 如果从一个表中检索，没有检索到其他列并且没有 子句，COUNT(*)则优化为非常快速地返回，此优化仅适用于MyISAM 表，因为为此存储引擎存储了准确的行数，并且可以非常快速地访问...COUNT(1)仅当第一列定义为 时才进行相同的优化NOT NULL。----来自MySQL官网 这些优化都是建立在没有where 和 group by的前提下的。
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； 现在的优化器只优化了count(*)的语义为“取行数”，其他“显而易见”的优化并没有做。...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。
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