先說(shuō)結(jié)論：這兩個(gè)性能差別不大。

1.實(shí)踐

我準(zhǔn)備了一張有 100W 條數(shù)據(jù)的表，表結(jié)構(gòu)如下：

CREATE TABLE `user` (
? `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
? `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
? `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
? `password` varchar(255) DEFAULT NULL,
? PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

可以看到，有一個(gè)主鍵索引。我們來(lái)用兩種方式統(tǒng)計(jì)一下表中的記錄數(shù)，如下：

可以看到，兩條 SQL 的執(zhí)行效率其實(shí)差不多，都是 0.14s。

再來(lái)看另外兩個(gè)統(tǒng)計(jì)：

id 是主鍵，username 以及 address 則是普通字段?？梢钥闯?，用 id 來(lái)統(tǒng)計(jì)，也有一丟丟優(yōu)勢(shì)。松哥這里因?yàn)闇y(cè)試數(shù)據(jù)樣板比較小，所以效果不明顯，小伙伴們可以加大測(cè)試數(shù)據(jù)量，那么這種差異會(huì)更加明顯。

那么到底是什么原因造成的這種差異，接下來(lái)我們就來(lái)簡(jiǎn)單分析一下。

2. explain 分析

我們先用 explain 來(lái)看下這幾個(gè) SQL 不同的執(zhí)行計(jì)劃：

可以看到，前三個(gè)統(tǒng)計(jì)方式的執(zhí)行計(jì)劃是一樣的，后面兩個(gè)是一樣的。我這里和大家比較下 explain 中的不同項(xiàng)：

• type：前三個(gè)的 type 值為 index，表示全索引掃描，就是把整個(gè)索引過(guò)一遍就行（注意是索引不是整個(gè)表）；后兩個(gè)的 type 值為 all，表示全表掃描，即不會(huì)使用索引。
• key：這個(gè)表示 MySQL 決定采用哪個(gè)索引來(lái)優(yōu)化對(duì)該表的訪問(wèn)，PRIMARY 表示利用主鍵索引，NULL 表示不用索引。
• key_len：這個(gè)表示 MySQL 使用的鍵長(zhǎng)度，因?yàn)槲覀兊闹麈I類型是 INT 且非空，所以值為 4。
• Extra：這個(gè)中的 Using index 表示優(yōu)化器只需要通過(guò)訪問(wèn)索引就可以獲取到需要的數(shù)據(jù)（不需要回表）。

通過(guò) explain 我們其實(shí)也能大概看出來(lái)前三種統(tǒng)計(jì)方式的執(zhí)行效率是要高一些的（因?yàn)橛玫搅怂饕竺鎯煞N的統(tǒng)計(jì)效率相對(duì)來(lái)說(shuō)要低一些的（沒用索引，需要全表掃描）。僅有上面的分析還不夠，我們?cè)賮?lái)從原理角度來(lái)分析一下。

3. 原理分析

3.1 主鍵索引與普通索引

在開始原理分析以前，我想先帶領(lǐng)大家看一下 B+ 樹，這對(duì)于我們理解接下來(lái)的內(nèi)容有重要作用。大家都知道，InnoDB 中索引的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)都是 B+ 樹（至于什么是 B+ 樹，和 B 樹有什么區(qū)別，這個(gè)本文就不討論了，這兩個(gè)單獨(dú)都能整出來(lái)一篇文章），主鍵索引和普通索引的存儲(chǔ)又有所不同，

如下圖表示主鍵索引：

可以看到，在主鍵索引中，葉子結(jié)點(diǎn)保存了每一行的數(shù)據(jù)。而在普通索引中，葉子結(jié)點(diǎn)保存的是主鍵值，當(dāng)我們使用普通索引去搜索數(shù)據(jù)的時(shí)候，先在葉子結(jié)點(diǎn)中找到主鍵，再拿著主鍵去主鍵索引中查找數(shù)據(jù)，相當(dāng)于做了兩次查找，這也就是我們平常所說(shuō)的回表操作。

3.2 原理分析

不知道小伙伴們有沒有注意過(guò)，我們學(xué)習(xí) MySQL 的時(shí)候，count 函數(shù)是歸在聚合函數(shù)那一類的，就是 avg、sum 等，count 函數(shù)和這些歸在一起，說(shuō)明它也是一個(gè)聚合函數(shù)。既然是聚合函數(shù)，那么就需要對(duì)返回的結(jié)果集進(jìn)行一行行的判斷，這里就涉及到一個(gè)問(wèn)題，返回的結(jié)果是啥？我們分別來(lái)看：對(duì)于? ??select count(1) from user;?? ?這個(gè)查詢來(lái)說(shuō)，InnoDB 引擎會(huì)去找到一個(gè)最小的索引樹去遍歷（不一定是主鍵索引），但是不會(huì)讀取數(shù)據(jù)，而是讀到一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)，就返回 1，最后將結(jié)果累加。對(duì)于? ??select count(id) from user;?? ? 這個(gè)查詢來(lái)說(shuō)，InnoDB 引擎會(huì)遍歷整個(gè)主鍵索引，然后讀取 id 并返回，不過(guò)因?yàn)?id 是主鍵，就在 B+ 樹的葉子節(jié)點(diǎn)上，所以這個(gè)過(guò)程不會(huì)涉及到隨機(jī) IO（并不需要回表等操作去數(shù)據(jù)頁(yè)拿數(shù)據(jù)），性能也是 OK 的。對(duì)于???select count(username) from user;?? ? 這個(gè)查詢來(lái)說(shuō)，InnoDB 引擎會(huì)遍歷整張表做全表掃描，讀取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定義時(shí)候設(shè)置了 not null，那么直接統(tǒng)計(jì) username 的個(gè)數(shù)；如果 username 在定義的時(shí)候沒有設(shè)置 not null，那么就先判斷一下 username 是否為空，然后再統(tǒng)計(jì)。最后再來(lái)說(shuō)說(shuō)? ??select count(*) from user;?? ?，這個(gè) SQL 的特殊之處在于它被 MySQL 優(yōu)化過(guò)，當(dāng) MySQL 看到 ??count(*)?? ?就知道你是想統(tǒng)計(jì)總記錄數(shù)，就會(huì)去找到一個(gè)最小的索引樹去遍歷，然后統(tǒng)計(jì)記錄數(shù)。因?yàn)橹麈I索引（聚集索引）的葉子節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)，而普通索引的葉子節(jié)點(diǎn)則是主鍵值，所以普通索引的索引樹要小一些。然而在上文的案例中，我們只有主鍵索引，所以最終使用的就是主鍵索引。現(xiàn)在，如果我修改上面的表，為 username 字段也添加索引，然后我們?cè)賮?lái)看? ??explain select count(*) from user;?? ?的執(zhí)行計(jì)劃：

可以看到，此時(shí)使用的索引就是 username 索引了，和我們前面的分析結(jié)果是一致的。從上面的描述中我們就可以看出，第一個(gè)查詢性能最高，第二個(gè)次之（因?yàn)樾枰x取 id 并返回），第三個(gè)最差（因?yàn)樾枰頀呙瑁?，第四個(gè)的查詢性能則接近第一個(gè)。

4. MyISAM 呢？

可能有小伙伴知道，MyISAM 引擎中的? ??select count(*) from user;?? ?操作執(zhí)行起來(lái)是非常快的，那是因?yàn)?MyISAM 把表中的行數(shù)直接存在磁盤中了，需要的時(shí)候直接讀取出來(lái)就行了，所以非常快。MyISAM 引擎之所以這樣做，主要是因?yàn)樗遣恢С质聞?wù)的，所以它的統(tǒng)計(jì)實(shí)際上就非常容易，添加一行記錄一行就行了。而我們常用的 InnoDB 卻不能這樣做！為啥？因?yàn)?InnoDB 支持事務(wù)！為了支持事務(wù)，InnoDB 引入了 MVCC 多版本并發(fā)控制，所以在數(shù)據(jù)讀取的時(shí)候可能會(huì)有臟讀、幻讀以及不可重復(fù)讀等問(wèn)題。所以，InnoDB 需要將每一行數(shù)據(jù)拿出來(lái)，判斷該行數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前會(huì)話是否可見，如果可見，就統(tǒng)計(jì)該行數(shù)據(jù)，否則不予統(tǒng)計(jì)。

到此這篇關(guān)于MySQL 中 count(*) 與 count(1) 誰(shuí)更快一些?的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 中 count(*) 與 count(1) 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！