高性能 MySQL 必备：COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(字段) 的选择法则

前言

在 MySQL 中统计行数是开发中最常见的需求之一，但面对 count(*)、count(1)、count(字段) 这些写法，很多开发者会感到困惑：它们到底有什么区别？哪种方式性能更好？如何避免踩坑？本文将通过实例来验证这些问题。

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一、先看结论：它们到底有什么区别？

测试环境：MySQL 8.0.40，InnoDB 引擎

提示：使用 EXPLAIN SELECT COUNT(...) 可以查看优化器选择的执行计划。

我们从一个简单的例子开始。假设有一张用户表 user，其中包含一个可为空的字段 email：

CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100) 
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO user (name, email) VALUES
('张三', 'zhangsan@example.com'),
('李四', NULL),
('王五', 'wangwu@example.com'),
('赵六', NULL);

执行以下查询：

SELECT COUNT(*) FROM user;       -- 结果：4（统计所有行数）
SELECT COUNT(1) FROM user;       -- 结果：4（统计所有行数）
SELECT COUNT(email) FROM user;   -- 结果：2（只统计 email 不为 NULL 的行）
SELECT COUNT(id) FROM user;      -- 结果：4（统计主键非 NULL 的行）

📌 核心区别总结：

• COUNT(*) ：统计表中所有行的数量，不关心具体列的值是否为 NULL。
• COUNT(1) ：与 COUNT(*) 完全等价，性能几乎无差异。
• COUNT(字段) ：只统计该字段不为 NULL 的行数。

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二、性能对比：哪种写法更快？

很多人认为 COUNT(1) 比 COUNT(*) 快，或者 COUNT(主键) 是最优选择。但实际情况如何？我们通过实验验证。

实验准备：创建百万级数据表

CREATE TABLE big_table (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    data VARCHAR(255),
    index idx_data (data)
);

随机生成100w 数据

测试 1：COUNT(*) vs COUNT(1)

SELECT COUNT(*) FROM big_table;

SELECT COUNT(1) FROM big_table;

执行查询结果，如下图：

✅ 结论 ：两者性能几乎完全一致，MySQL 优化器对它们的处理方式相同（COUNT(*) 是 MySQL 内部优先优化的查询模式，优化程度超过 COUNT(1) ，在阅读性上也比更好些）。推荐优先使用COUNT(*)。

测试 2：COUNT(*) vs COUNT(主键) vs COUNT(索引字段)

-- 使用主键索引
SELECT COUNT(id) FROM big_table;

-- 使用普通索引字段
SELECT COUNT(data) FROM big_table;

-- 全表扫描
SELECT COUNT(*) FROM big_table;

执行查询结果，如下图：

执行SQL EXPLAIN，三条SQL的结果都是一样 ，如下图：

✅ 结论 ： MySQL对执行查询都有优化，查询索引优化为 (idx_data)二级索引 ，最终结果：COUNT(*) > COUNT(主键) > COUNT(索引字段)

• COUNT(*) 性能最优 ：MySQL 对 COUNT(*) 进行了特殊优化，COUNT(*) 不会真的取出所有列的数据，而是会自动选择最优的索引 进行扫描，避免不必要的 IO，同时避免了一些事务和MVCC 机制的部分检查。
• COUNT(主键) 比 COUNT(*) 稍慢：主键索引（聚簇索引）天然包含数据行，统计时需要读取完整的索引结构（包含所有行数据），也可能MySQL可能优化为查询其他的二级索引。
• COUNT(普通索引) 性能较慢：需要过滤非NULL值，可能需要回表。

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三、使用场景：如何正确选择？

场景 1：统计所有行数（如分页总条数）

-- ✅ 推荐写法
SELECT COUNT(*) FROM user;

-- ❌ 不推荐（性能无提升，可读性略差一点）
SELECT COUNT(1) FROM user;

场景 2：统计某字段的有效值数量

-- 统计有邮箱的用户数量（自动忽略为null的数据）
SELECT COUNT(email) FROM user;  

场景 3：统计去重后的数量

-- 统计不重复的邮箱数量
SELECT COUNT(DISTINCT email) FROM user; 

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四、常见误区与避坑指南

误区 1："MyISAM 的 COUNT(*) 一定快"

虽然 MyISAM 会缓存表的总行数，但仅适用于没有 WHERE 条件的情况：

-- MyISAM 引擎下，瞬间返回（缓存）
SELECT COUNT(*) FROM user;

-- 带上 WHERE 条件后，依然需要实时统计
SELECT COUNT(*) FROM user WHERE name LIKE '张%';

误区 2："COUNT(主键) 是最优解"

通过前文的测试可见，COUNT(主键) 的性能可能不如 COUNT(*)。

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五、选择建议

场景	推荐写法	原因
统计所有行数	COUNT(*)	语义清晰，性能最优
统计非 NULL 值数量	COUNT(字段)	自动过滤 NULL
需要最高性能统计和具体业务字段	COUNT(索引字段)	利用索引快速统计
统计去重后的数量	COUNT(DISTINCT)	DISTINCT去重

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六、总结

• COUNT(*) 是通用场景的最佳选择，既符合直觉又有良好性能。
• 避免使用 COUNT(非索引字段)，尤其是大表。
• 不要盲目相信"经验之谈"，用 EXPLAIN 分析执行计划才是王道。