前言
基本職場上的程式員用來統計資料庫表的行數都會使用count(*)，count(1)或者count(主鍵)，那么它們之間的區別和性能你又是否了解呢？
其實程式員在開發的程序中，在一張大表上統計總行數是非常耗時的一個操作，那么我們應該用哪個方法統計會更快呢？
接下來我們就來聊一聊MySQL中統計總行數的方法和性能，
count(*)，count(1)，count(主鍵)哪個更快？
1、建表并且插入1000萬條資料進行實驗測驗：
# 創建測驗表
CREATE TABLE `t6` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) NOT NULL,
`status` tinyint(4) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_status` (`status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 創建存盤程序插入1000w資料
CREATE PROCEDURE insert_1000w()
BEGIN
DECLARE i INT;
SET i=1;
WHILE i<=10000000 DO
INSERT INTO t6(name,status) VALUES('god-jiang-666',1);
SET i=i+1;
END WHILE;
END;
#呼叫存盤程序，插入1000萬行資料
call insert_1000w();
2、分析實驗結果
# 花了0.572秒
select count(*) from t6;
# 花了0.572秒
select count(1) from t6;
# 花了0.580秒
select count(id) from t6;
# 花了0.620秒
select count(*) from t6 force index (primary);
從上面的實驗我們可以得出，count(*)和count(1)是最快的，其次是count(id)，最慢的是count使用了強制主鍵的情況，
下面我們繼續測驗一下它們各自的執行計劃：
explain select count(*) from t6;
show warnings;
explain select count(1) from t6;
show warnings;
explain select count(id) from t6;
show warnings;
explain select count(*) from t6 force index (primary);
show warnings;
從上面的實驗可以得出這三點：
- count(*)被MySQL查詢優化器改寫成了count(0)，并選擇了idx_status索引
- count(1)和count(id)都選擇了idx_statux索引
- 加了force index(primary)之后，走了強制索引
這個idx_status就是相當于是二級輔助索引樹，目的就是為了說明： InnoDB在處理count(*)的時候，有輔助索引樹的情況下，會優先選擇輔助索引樹來統計總行數，
為了驗證count(*)會優先選擇輔助索引樹這個結論，我們繼續來看看下面的實驗：
# 洗掉idx_status索引，繼續執行count(*)
alter table t6 drop index idx_status;
explain select count(*) from t6;
從以上實驗可以得出，洗掉了idx_status這個輔助索引樹，count(*)就會選擇走主鍵索引，所以結論：count(*)會優先選擇輔助索引，假如沒有輔助索引的存在，就會走主鍵索引，
為什么count(*)會優先選擇輔助索引？
在MySQL5.7.18之前，InnoDB通過掃描聚集索引來處理count(*)陳述句，
從MySQL5.7.18開始，InnoDB通過遍歷最小的可用二級索引來處理count(*)陳述句，如果不存在二級索引，則掃描聚集索引，
新版本為何會使用二級索引來處理count(*)呢？
因為InnoDB二級索引樹的葉子節點上存放的是主鍵，而主鍵索引樹的葉子節點存放的是整行資料，所以二級索引樹比主鍵索引樹小，因此查詢優化器基于成本考慮，優先選擇的是二級索引，所以索引count(*)快于count(主鍵)，
總結
這篇文章的結論就是count(*)=count(1)>count(id)，
為什么count(id)走了主鍵索引還會更慢呢？因為count(id)需要取出主鍵，然后判斷不為空，再累加，代價更高，
count(*)是會總計出所有NOT NULL和NULL的欄位，而count(id)是不會統計NULL欄位的，所以我們在建表的盡量使用NOT NULL并且給它一個默認是空即可，
最后，在以后總計資料庫表的總行數的時候，可以大膽的使用count(*)或者count(1)，
參考資料
- 《高性能MySQL》（第三版）第六章優化COUNT()查詢
- 《MySQL實戰45講》林曉斌
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