雪域躺闆闆2021-12-20 20:57:14

count（）聚合計算

count（）是聚合函式，對於返回的結果集，一行行地判斷，累計值加1，最後返回累計值，count（*）、count（主鍵ID）和count（1）表示返回滿足條件的結果集的總行數。

count（）聚合函式統計非NULL與NULL值的區別：

1、count（欄位）不統計NULL記錄，即表示滿足條件的資料行裡引數欄位不為NULL的行

2、count（1）和count（*）會記錄NULL值

count（主鍵ID）、count（欄位）、count（1）、count（*）的區別和效能差異（分析效能差別的原則）

1、server層要什麼就給什麼

2、InnoDB只給必要的值

3、現在的最佳化器對count（*）的取行數做了最佳化，其他沒有做最佳化

count（主鍵ID）比count（1）慢的原因

對於 count（主鍵 ID） 來說，InnoDB 引擎會遍歷主鍵索引樹，把每一行的ID值取出來，返回給server層，server層拿到ID後，判斷是不可能為空的，按行累加加1，最後返回累計值。

對於count（1），InnoDB引擎會掃描主鍵索引樹，但不取值，server層對於返回的每一行，按行累計加1，判斷不可能為NULL，返回累計值。

從InnoDB引擎層返回ID會涉及到解析資料行、複製欄位值的操作，因此count（主鍵 ID）執行要比count（1）執行慢。

count（欄位）

1、如果這個欄位定義為not null的話，一行行地從記錄裡面讀出這個欄位，判斷不能為null，按行累計加1

2、如果這個欄位定義允許為null，一行行地從記錄裡面讀出這個欄位，執行的時候還要判斷是否為null，不為null的按行累計加1，返回累加值

count（主鍵id）走主鍵索引的時候效率較count（*）差的原因？

平時我們檢索一列的時候，基本上等值或範圍查詢，那麼索引基數大的索引必然效率很高（符合走主鍵索引查詢速度最快的原則）。

但是在做count（*）的時候並沒有檢索具體的一行或者一個範圍，那麼選擇基數小的索引對count操作效率會更高。在做count操作的時候，mysql會遍歷每個葉子節點，所以基數越小，效率越高。mysql非聚簇索引葉子節點儲存指向主鍵ID的指標，所以需要檢索兩遍索引。但是這裡相對於遍歷主鍵索引，即使檢索兩遍索引效率也比單純的檢索主鍵索引快。

Innodb是索引組織表，主鍵索引樹的葉子節點是資料，而普通索引樹的葉子節點是主鍵值，索引普通索引樹小很多，索引長度越小樹的大小就越小。

MyISAM與InnoDB，正如在不同的儲存引擎中，count（*）函式的執行是不同的

在MyISAM儲存引擎中，count（）函式是直接讀取資料表儲存的行記錄數並返回，效率很高，但是如果添加了where條件的話，MyISAM表也不能返回得很快。

在InnoDB儲存引擎中，count（*）函式是先從記憶體中讀取表中的資料到記憶體緩衝區，然後掃描全表獲得行記錄數。在使用count函式中加上where條件時，在兩個儲存引擎中的效果是一樣的，都會掃描全表計算某欄位有值項的次數。

count（*）中關於select count（*） from tab_name幾種不走索引和走那種索引情景分析

CREATE TABLE`t1` （

`c1`varchar（30） NOT NULL，

`c2`varchar（20） NOT NULL，

`c3`varchar（40） NOT NULL，

`c4`varchar（10） DEFAULT NULL）

ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘ceshi_count’