MySQL 中的count(*) 与 count(1) 谁更快一些?

先说结论：这两个性能差别不大。

1.实践

我准备了一张有 100W 条数据的表，表结构如下：

可以看到，有一个主键索引。我们来用两种方式统计一下表中的记录数，如下：

可以看到，两条 SQL 的执行效率其实差不多，都是 0.14s。

再来看另外两个统计：

id 是主键，username 以及 address 则是普通字段。可以看出，用 id 来统计，也有一丢丢优势。松哥这里因为测试数据样板比较小，所以效果不明显，小伙伴们可以加大测试数据量，那么这种差异会更加明显。

那么到底是什么原因造成的这种差异，接下来我们就来简单分析一下。

2. explain 分析

我们先用 explain 来看下这几个 SQL 不同的执行计划：

可以看到，前三个统计方式的执行计划是一样的，后面两个是一样的。我这里和大家比较下 explain 中的不同项：

• type：前三个的 type 值为 index，表示全索引扫描，就是把整个索引过一遍就行（注意是索引不是整个表）；后两个的 type 值为 all，表示全表扫描，即不会使用索引。
• key：这个表示 MySQL 决定采用哪个索引来优化对该表的访问，PRIMARY 表示利用主键索引，NULL 表示不用索引。
• key_len：这个表示 MySQL 使用的键长度，因为我们的主键类型是 INT 且非空，所以值为 4。
• Extra：这个中的 Using index 表示优化器只需要通过访问索引就可以获取到需要的数据（不需要回表）。

通过 explain 我们其实也能大概看出来前三种统计方式的执行效率是要高一些的（因为用到了索引），而后面两种的统计效率相对来说要低一些的（没用索引，需要全表扫描）。仅有上面的分析还不够，我们再来从原理角度来分析一下。

3. 原理分析

3.1 主键索引与普通索引

在开始原理分析以前，我想先带领大家看一下 B+ 树，这对于我们理解接下来的内容有重要作用。大家都知道，InnoDB 中索引的存储结构都是 B+ 树（至于什么是 B+ 树，和 B 树有什么区别，这个本文就不讨论了，这两个单独都能整出来一篇文章），主键索引和普通索引的存储又有所不同，

如下图表示主键索引：

可以看到，在主键索引中，叶子结点保存了每一行的数据。而在普通索引中，叶子结点保存的是主键值，当我们使用普通索引去搜索数据的时候，先在叶子结点中找到主键，再拿着主键去主键索引中查找数据，相当于做了两次查找，这也就是我们平常所说的回表操作。

3.2 原理分析

不知道小伙伴们有没有注意过，我们学习 MySQL 的时候，count 函数是归在聚合函数那一类的，就是 avg、sum 等，count 函数和这些归在一起，说明它也是一个聚合函数。既然是聚合函数，那么就需要对返回的结果集进行一行行的判断，这里就涉及到一个问题，返回的结果是啥？我们分别来看：对于​ ​​select count(1) from user;​​ ​这个查询来说，InnoDB 引擎会去找到一个最小的索引树去遍历（不一定是主键索引），但是不会读取数据，而是读到一个叶子节点，就返回 1，最后将结果累加。对于​ ​​select count(id) from user;​​ ​ 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整个主键索引，然后读取 id 并返回，不过因为 id 是主键，就在 B+ 树的叶子节点上，所以这个过程不会涉及到随机 IO（并不需要回表等操作去数据页拿数据），性能也是 OK 的。对于​​​select count(username) from user;​​ ​ 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整张表做全表扫描，读取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定义时候设置了 not null，那么直接统计 username 的个数；如果 username 在定义的时候没有设置 not null，那么就先判断一下 username 是否为空，然后再统计。最后再来说说​ ​​select count(*) from user;​​ ​，这个 SQL 的特殊之处在于它被 MySQL 优化过，当 MySQL 看到 ​​count(*)​​ ​就知道你是想统计总记录数，就会去找到一个最小的索引树去遍历，然后统计记录数。因为主键索引（聚集索引）的叶子节点是数据，而普通索引的叶子节点则是主键值，所以普通索引的索引树要小一些。然而在上文的案例中，我们只有主键索引，所以最终使用的就是主键索引。现在，如果我修改上面的表，为 username 字段也添加索引，然后我们再来看​ ​​explain select count(*) from user;​​ ​的执行计划：

可以看到，此时使用的索引就是 username 索引了，和我们前面的分析结果是一致的。从上面的描述中我们就可以看出，第一个查询性能最高，第二个次之（因为需要读取 id 并返回），第三个最差（因为需要全表扫描），第四个的查询性能则接近第一个。

4. MyISAM 呢？

可能有小伙伴知道，MyISAM 引擎中的​ ​​select count(*) from user;​​ ​操作执行起来是非常快的，那是因为 MyISAM 把表中的行数直接存在磁盘中了，需要的时候直接读取出来就行了，所以非常快。MyISAM 引擎之所以这样做，主要是因为它是不支持事务的，所以它的统计实际上就非常容易，添加一行记录一行就行了。而我们常用的 InnoDB 却不能这样做！为啥？因为 InnoDB 支持事务！为了支持事务，InnoDB 引入了 MVCC 多版本并发控制，所以在数据读取的时候可能会有脏读、幻读以及不可重复读等问题。所以，InnoDB 需要将每一行数据拿出来，判断该行数据对当前会话是否可见，如果可见，就统计该行数据，否则不予统计。

到此这篇关于MySQL 中 count(*) 与 count(1) 谁更快一些?的文章就介绍到这了,更多相关MySQL 中 count(*) 与 count(1) 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！