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在數(shù)據(jù)庫查詢中，count(*) 和 count(1) 是兩個(gè)常見的計(jì)數(shù)表達(dá)式，都可以用來計(jì)算表中行數(shù)。

很多人都以為 count(*) 效率更差，主要是因?yàn)樵谠缙诘臄?shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，count(*) 可能會(huì)被實(shí)現(xiàn)為對所有列進(jìn)行掃描，而 count(1) 則可能只掃描單個(gè)列。

但事實(shí)真是如此嗎？

執(zhí)行原理

先來看看這兩者的執(zhí)行原理：

count(*) 查詢所有滿足條件的行，包括包含空值的行。在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫中，count(*) 會(huì)直接統(tǒng)計(jì)行數(shù)，并不會(huì)實(shí)際去讀取每行中的詳細(xì)數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫引擎會(huì)自行優(yōu)化該計(jì)數(shù)操作，以提高執(zhí)行效率。

count(1) 也是計(jì)算表中的行數(shù)，這里的 1 是一個(gè)常量，只是作為一個(gè)占位符，并沒有實(shí)際的含義。與 count(*) 類似，數(shù)據(jù)庫引擎也會(huì)對 count(1) 進(jìn)行優(yōu)化，以快速確定表中的行數(shù)。

count(*) 和 count(1) 的 性能差異

再說性能，在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫中，其實(shí) count(*) 和 count(1) 的性能非常相似，甚至可以說沒有區(qū)別，這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)庫引擎對這兩種計(jì)數(shù)方式進(jìn)行相同的優(yōu)化，并沒有明顯的執(zhí)行效率上的差異。但是在特殊情況下可能會(huì)有細(xì)微的差異，造成這種差異的原因通常有以下幾種：

1. 數(shù)據(jù)庫引擎的差異

不同的數(shù)據(jù)庫引擎可能對 count(*) 和 count(1) 采取不同的優(yōu)化策略，這在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致兩種計(jì)數(shù)方式的性能差異。例如：

• SQL Server：在某些版本的 SQL Server 中，count(1) 在特定的查詢計(jì)劃中可能稍微快一些，但這種差異通常微乎其微，只有在處理非常大的表或復(fù)雜查詢時(shí)才會(huì)顯現(xiàn)出來。
• MyISAM 引擎：在不附加任何 WHERE 查詢條件的情況下，統(tǒng)計(jì)表的總行數(shù)會(huì)非常快，因?yàn)?MyISAM 會(huì)用一個(gè)變量存儲(chǔ)表的行數(shù)。如果沒有 WHERE 條件，查詢語句將直接返回該變量值，使得速度很快。然而，只有當(dāng)表的第一列定義為 NOT NULL 時(shí)，count(1) 才能得到類似的優(yōu)化。如果有 WHERE 條件，則該優(yōu)化將不再適用。
• InnoDB 引擎：盡管 InnoDB 表也存儲(chǔ)了一個(gè)記錄行數(shù)的變量，但遺憾的是，這個(gè)值只是一個(gè)估計(jì)值，并無實(shí)際意義。在 Innodb 引擎下， count(*) 和 count(1) 哪個(gè)快呢？結(jié)論是：這倆在高版本的 MySQL 是沒有什么區(qū)別的，也就沒有 count(1) 會(huì)比 count(*) 更快這一說了。

另外，還有一個(gè)問題是 Innodb 是通過主鍵索引來統(tǒng)計(jì)行數(shù)的嗎？

如果該表只有一個(gè)主鍵索引，沒有任何二級索引的情況下，那么 count(*) 和 count(1) 都是通過通過主鍵索引來統(tǒng)計(jì)行數(shù)的。

如果該表有二級索引，則 count(*) 和 count(1) 都會(huì)通過占用空間最小的字段的二級索引進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

2. 索引的影響

如果表上有合適的索引，無論是count(1) 還是 count(*) 都可以利用索引來快速確定行數(shù)，而不必掃描整個(gè)表。在這種情況下，兩者的性能差異通常可以忽略不計(jì)。例如，如果有一個(gè)基于主鍵的索引，數(shù)據(jù)庫可以快速通過索引確定表中的行數(shù)，而無需讀取表中的每一行數(shù)據(jù)。

實(shí)戰(zhàn)分析

話不多說，下面我們通過實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證上述理論：

第一步：創(chuàng)建表與插入數(shù)據(jù)

用 Chat2DB 給我們生成一個(gè)創(chuàng)建表的 sql 語句，直接用自然語言描述我們想要的字段名和字段類型即可生成建表語句，也可以生成測試數(shù)據(jù)。

然后用存儲(chǔ)過程向 student 表中插入兩萬條測試數(shù)據(jù)。（存儲(chǔ)過程執(zhí)行兩次）

插入數(shù)據(jù)后的 student 表如下：

這個(gè)時(shí)候執(zhí)行 select count(*) from student 和 select count(1) from student 可以看到解釋器的結(jié)果如下，耗時(shí)均為 2 ms（兩者一致，所以就只截了一張圖），兩者都用主鍵索引進(jìn)行行數(shù)的統(tǒng)計(jì)：

第二步：執(zhí)行計(jì)數(shù)查詢

創(chuàng)建二級索引 IDCard 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：

可以看出用二級索引進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的解釋器結(jié)果還是一致。

結(jié)論

綜上所述，count(1) 和 count(*) 的性能基本相同，并不存在 COUNT(1) 比 COUNT(*) 更快的說法。總體而言，在大多數(shù)情況下，兩者之間的性能差異是可以忽略不計(jì)的。

在選擇使用哪種方式時(shí)，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮代碼的可讀性和可維護(hù)性。count(*) 在語義上更為明確，表示計(jì)算所有行的數(shù)量，而不依賴于任何特定的值。因此，從代碼清晰度的角度出發(fā)，通常建議優(yōu)先使用 count(*)。

當(dāng)然，如果在特定的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中，經(jīng)過實(shí)際測試發(fā)現(xiàn) count(1) 具有明顯的性能優(yōu)勢，那么也可以選擇使用 count(1)。但在一般情況下，不必過分糾結(jié)于這兩種計(jì)數(shù)方式之間的性能差異。

希望本文能幫助你在使用計(jì)數(shù)操作時(shí)作出更為合理的選擇。

作者：Chat2DB
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來源：稀土掘金
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