select count(*) 應該是一個比較常用的語句，用來統計記錄行數。
但是，慢慢地你會發現，這個語句越來越慢了，爲什麼呢？
count(*) 的實現方式
首先，我們來看下它的實現方式。
MySQL 中，不同的存儲引擎，count(*) 的實現方式是不同的。
1、MyISAM 引擎，比較簡單粗暴，直接將表的總行數存儲在磁盤上，因此效率很高；
2、InnoDB 引擎中，執行時，需要一行行的把數據查出來，然後累加；
爲啥 MyISAM 就可以這樣做呢？因爲它不支持事務啊，不用擔心數據不一致的問題。
而 InnoDB 就不一樣了。
由於 MVCC 的存在，InnoDB 在當前執行環境下，對一共有多少數據行是不確定的，比如：
假設，表 t 中有 1000 條數據，有下面三個用戶並行的會話：
1、A 啓動事務，查詢表的總行數；
2、C 直接插入一條數據，然後查詢總行數；
3、B 啓動事務，插入一條數據，然後查詢總行數；
4、C 查詢總行數；
注意，上面啓動的事務都沒有提交。
A、B、C 查詢的結果都不相同。
B 讀到的是 1002，是因爲可重複讀隔離級別的存在，而 C 未開啓事務，因此無法看到別的事務的更新；
綜上，InnoDB 引擎中，在每一個會話中，都需要逐行讀取數據，然後計數返回總行數。
InnoDB 對 count(*) 的優化
InnoDB 中，主鍵索引存儲的是數據，輔助索引存儲的只是主鍵值。
因此，輔助索引比主鍵索引小得多，輕量得多。
這種情況下，InnoDB 在執行 count(*) 時，就會判斷使用哪個索引，會選擇最小的樹來進行遍歷。
在保證邏輯正確的前提下，儘量減少掃描的數據量，是數據庫系統設計的通用法則之一。
小結
1、由於 MyISAM 引擎不需要支持事務，因此可以快速返回 count(*)；
2、show table status 命令雖然返回很快，但是不準確；
3、InnoDB 執行 count(*) 時會遍歷全表，因此性能較差；
count(*)、count(1)、count(主鍵)、count(字段)的區別
以下，基於 InnoDB。
含義區別
count() 是一個聚合函數，對於返回的結果集，會逐行判斷，若返回的不是 NULL，就會加 1，否則不加。
因此，count(*)、count(主鍵 id) 和 count(1) 都表示返回滿足條件的結果集的總行數；而 count(字段），則表示返回滿足條件的數據行裏面，參數“字段”不爲 NULL 的總個數。
性能區別
分析性能，考慮以下幾個原則：
1、server 層要什麼就會返回什麼；
2、InnoDB 只返回必要的值；
3、優化器只優化了 count(*)
對於 count(主鍵id)，InnoDB 會遍歷全表，取每行的主鍵 id，返回給 server 層，server 層拿到數據後，進行判斷累加。
對於 count(1)，InnoDB 仍遍歷全表，但是不取值，server 層對返回的每一行數據新增一個 1，然後進行判斷累加；
因此，count(1) 要更快些，因爲無需取值。從引擎返回 id 會涉及到解析數據行，以及拷貝字段值的操作。
對於 count(字段)：
1、如果這個“字段”是定義爲 not null 的話，一行行地從記錄裏面讀出這個字段，判斷不能爲 null，按行累加；2、如果這個“字段”定義允許爲 null，那麼執行的時候，判斷到有可能是 null，還要把值取出來再判斷一下，不是 null 才累加。
但是 count(*) 是例外，並不會把全部字段取出來，而是專門做了優化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。
結論：按照效率排序的話，count(字段)<count(主鍵 id)<count(1)≈count(*)，所以我建議你，儘量使用 count(*)。
關注本公衆號，後臺回覆「2018」即可獲取傳智播客 2018 最新 Python 和 Java 教程。
公衆號提供CSDN資源免費下載服務！