MySQL 中的 count 三兄弟：效率大比拼！🚀

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

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-- 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

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-- 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！）

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-- 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：

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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？

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-- 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

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-- 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

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-- ✅ 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

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-- 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

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-- 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

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-- 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

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-- 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

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-- 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

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-- 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

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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" 🎯

【面试题】MySQL 中 count(*)、count(1) 和 count(字段名) 有什么区别？

MySQL 中的 count 三兄弟：效率大比拼！🚀

一、快速结论（先看结论再看分析）

二、代码示例：亲测三兄弟的差别

准备测试数据

测试查询

三、深入剖析：它们到底有啥不同？

1. 语义区别（最重要的区别！）

2. 性能区别（神话与现实）

传说中的误解：

现实真相：

3. 特殊情况分析

四、实际工作中的选择指南

🎯 场景1：统计总行数

🎯 场景2：统计有效数据数量

🎯 场景3：统计非重复值

五、性能优化技巧

1. 大表优化方案

2. 索引优化

六、有趣比喻帮你记忆

🍔 汉堡店排队比喻

🏫 教室点名比喻

七、总结与最佳实践

📋 最终建议

📊 一张图看懂