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count(1)，count(*)与 count(‘列名‘) 的区别

🕗 发布于 2024-09-28 20:26 mysql  

文章目录

参考官方文档：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count

COUNT(expr)

count的基本使用

  1. COUNT(NULL)返回0
  2. COUNT(*) 返回组中的项数。包括 NULL 值和重复项。
  3. COUNT(ALL expression) 对组中的每一行都计算 expression 并返回非空值的数量。其中expression是除 text、image 或 ntext 以外任何类型的表达式。不允许使用聚合函数和子查询。
mysql> SELECT count(*), count(1), count(c3) FROM t;
+----------+----------+-----------+
| count(*) | count(1) | count(c3) |
+----------+----------+-----------+
|        3 |        3 |         2 |
+----------+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

count(expr)返回SELECT语句检索到的行中expr的非NULL值的计数。结果是一个BIGINT值
COUNT(*)有点不同，因为它返回检索到的行数计数，无论它们是否包含NULL值。

区别如下：

  1. 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的数据行；
  2. count(1)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的数据行；
  3. 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（这里的空不是指空字符串或者0，而是表示NULL）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

最终统计结果count(*)和count(1)是没有区别的，count(‘列名’)因为忽略了值为NULL的数据，所以可能比前两者统计的数量少；

性能对比

测试环境：windows mysql8.0.35，先不创建索引

DROP PROCEDURE IF EXISTS populate_test;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE populate_test()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 100000 DO
    IF i % 3 = 0 THEN
    INSERT INTO test VALUES (i, NULL);
        ELSEIF  i % 3 = 1 THEN
        INSERT INTO test VALUES (i, CONCAT(@n, ''));
        ELSEIF i % 3 = 2 THEN
        INSERT INTO test VALUES (i, 'this is text');
        END IF;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
END$$
DELIMITER ;

CALL populate_test();

count(*) VS count(1)

从执行计划可以看到：两者完全相同

mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100375 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT count(1) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100375 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

再对比一下两者EXPLAIN ANALYZE的结果，也是一样的

mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test  (actual time=6.26..6.26 rows=1 loops=1)

1 row in set (0.01 sec)

mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(1) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test  (actual time=6.21..6.21 rows=1 loops=1)

1 row in set (0.01 sec)

记得以前听到别人说在使用count的时候要用count(1)而不要用count()，因为使用count()的时候会对所有的列进行扫描，相比而言count(1)不用扫描所有列，所以count(1)要快一些。其实这个是错误的。
下面是摘自官网的一段话：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count
InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference.

SELECT COUNT(*) FROM tbl_name 这条sql的查询性能，对于InnoDB来说，会使用单线程进行查询如果没有WHERE或GROUP BY等额外子句存在，InnoDB表的查询性能将针对单线程工作负载进行优化。

count(*) VS count(列名)

COUNT(*) 不需要任何参数，而且不能与 DISTINCT 一起使用。
COUNT(*) 不需要 expression 参数，因为根据定义，该函数不使用有关任何特定列的信息。
COUNT(*) 返回指定表中行数而不删除副本。它对各行分别计数。包括包含空值的行。
也就是说count()只是返回表中行数，因此在处理count()的时候只需要找到属于表的数据块块头，然后计算一下行数就行了，而不用去读取里面数据列的数据。

而对于count(col)就不一样了，mysql必须读取该列的每一行的值，然后确认下是否为NULL，然后再进行计数。因此count(*)应该是比count(col)快的

从执行计划可看到，count(col)使用了全表扫描

mysql> EXPLAIN SELECT count(b) FROM test;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 100375 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

EXPLAIN ANALYZE的结果来看，两者的操作不同，count(col)多了一个Aggregate: count(test.b)，花费时间不多，主要是全表扫描比较耗时

mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Count rows in test  (actual time=5.71..5.71 rows=1 loops=1)

mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT count(b) FROM test\G;
*************************** 1. row ***************************
EXPLAIN: -> Aggregate: count(test.b)  (cost=20131 rows=1) (actual time=93.8..93.8 rows=1 loops=1)
    -> Table scan on test  (cost=10094 rows=100375) (actual time=0.0303..81.9 rows=100000 loops=1)

count(*)会走索引吗

下面是摘自官网的一段话：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/aggregate-functions.html#function_count
InnoDB processes SELECT COUNT(*) statements by traversing the smallest available secondary index unless an index or optimizer hint directs the optimizer to use a different index. If a secondary index is not present, InnoDB processes SELECT COUNT(*) statements by scanning the clustered index.

还是以上面的test表为例，100000条数据，没有任何索引，所以是没有走索引的
在这里插入图片描述
添加主键索引，ALTER TABLE test ADD PRIMARY KEY (a);，可以看到使用了主键索引
在这里插入图片描述
现在再在列b上添加索引，ALTER TABLE test ADD INDEX (b);，可以看到没有使用主键索引，而是使用b辅助索引
在这里插入图片描述
这里这个最小可用的二级索引怎么理解？
我们可以看到b在100000条数据中只有2种值，所以对b列加索引，B+树只需要一个根节点即可，因此索引树是最小的。主键索引因为所有key都不同，所以索引树是最大的。当前实际中这种列区分度低，一般不会对其创建索引

mysql> SELECT b FROM test GROUP BY b;
+--------------+
| b            |
+--------------+
| NULL         |
| this is text |
+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

也可以强制走主键索引：SELECT count(*) FROM test FORCE INDEX(PRIMARY);
在这里插入图片描述

MyISAM count优化

对于MyISAM表，COUNT(*)经过优化，如果SELECT从一个表中查询没有查询其他列，并且没有WHERE子句，则可以非常快速地返回。例如：SELECT COUNT(*) FROM student;。因为此存储引擎存储了精确的行数，并且可以非常快速地访问。此优化仅适用于MyISAM表，只有当第一列定义为NOT NULL时，COUNT(1)才会进行相同的优化。

CREATE TABLE `t_myisam` (
  `c1` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `c2` char(5) DEFAULT NULL,
  `c3` varchar(32) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`c1`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
INSERT INTO t_myisam VALUES
(NULL, 'a', NULL), (NULL, 'b', '1'), (NULL, 'c', '2');

通过执行计划可以看到，table列是NULL，表明根本没有查表的数据

mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM t_myisam;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | NULL  | NULL       | NULL | NULL          | NULL | NULL    | NULL | NULL |     NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

通过show warnings;可以看到实际上执行的是select count(0) AS count(*) from mysql_learn.t_myisam

mysql> show warnings;
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message                                                                    |
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
| Note  | 1003 | /* select#1 */ select count(0) AS `count(*)` from `mysql_learn`.`t_myisam` |
+-------+------+----------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

如果加上where条件就需要扫描表的数据才能得到count结果了

mysql> EXPLAIN SELECT count(*) FROM t_myisam WHERE c1 < 100;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | t_myisam | NULL       | index | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    3 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

InnoDB如何处理count(*)

对于InnoDB等事务存储引擎，存储精确的行数是有问题的，因为多个事务可能同时发生，每个交易都可能影响计数。InnoDB不会在表中保留行的内部计数，因为并发事务可能会同时看到不同数量的行。因此，SELECT COUNT(*)语句仅对当前事务可见的行进行计数。

InnoDB处理 SELECT COUNT(*)语句时，如果索引记录没有完全在Buffer Pool中，会花费一些时间。如果想要更快地计数，可以在自己的应用层维护一个计数表，让您的应用程序根据插入和删除操作来更新它。然而，在数千个并发事务正在启动对同一计数器表的更新的情况下，这种方法可能无法很好地扩展。如果近似行数足够，请使用SHOW TABLE STATUS。

总结

这里把上面实验的结果总结一下：

  1. count(*)和count(1)执行的效率是完全一样的。

  2. 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)。

  3. count(col)的执行效率比count(distinct col)高，不过这个结论的意义不大，这两种方法也是看需要去用。

  4. 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；


原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40926260/article/details/142557424

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