count(1)、count(*)与count(列名)的执行区别详解
执行效果
1. count(1) and 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()用时多了!
从执行计划来看,count(1)和count()的效果是一样的。 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。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 count(1)和count()基本没有差别!
2. count(1) and count(字段)
两者的主要区别是
(1) count(1) 会统计表中的所有的记录数, 包含字段为null 的记录。
(2) 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。即 不统计字段为null 的记录。
count() 和 count(1)和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,用1代表代码行,在统计结果的时候, 不会忽略列值为NULL
count(列名)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为空(这里的空不是只空字符串或者0,而是表示null)的计数, 即某个字段值为NULL时,不统计。
执行效率上
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 count(1) 的执行效率优于 count()
如果有主键,则 select count(主键)的执行效率是最优的
如果表只有一个字段,则 select count()最优。
实例分析
mysql> create table counttest(name char(1), age char(2)); Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) mysql> insert into counttest values -> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'), -> ('b', NULL), ('b', '16'), -> ('c', '17'), -> ('d', null), ->('e', ''); Query OK, 8 rows affected (0.01 sec) Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select from counttest; +------+------+ | name | age | +------+------+ | a | 14 | | a | 15 | | a | 15 | | b | NULL | | b | 16 | | c | 17 | | d | NULL | | e | | +------+------+ 8 rows in set (0.00 sec) mysql> select name, count(name), count(1), count(), count(age), count(distinct(age)) -> from counttest -> group by name; +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+ | name | count(name) | count(1) | count() | count(age) | count(distinct(age)) | +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+ | a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | | b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | | c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | | d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | +------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
额外参考资料
到此这篇关于count(1)、count()与count(列名)的执行区别详解的文章就介绍到这了,更多相关count(1)、count()与count(列名)内容请搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站SEO优化的相关文章希望大家以后多多支持狼蚁SEO!
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