count()聚合計算

count()是聚合函數，對于返回的結果集，一行行地判斷，累計值加1，最后返回累計值，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()聚合函數統計非NULL與NULL值的區別：

1、count(字段)不統計NULL記錄，即表示滿足條件的數據行里參數字段不為NULL的行

2、count(1)和count(*)會記錄NULL值

count(主鍵ID)、count(字段)、count(1)、count(*)的區別和性能差異(分析性能差別的原則)

1、server層要什么就給什么

2、InnoDB只給必要的值

3、現在的優化器對count(*)的取行數做了優化，其他沒有做優化

count(主鍵ID)比count(1)慢的原因

對于 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后，判斷是不可能為空的，按行累加加1，最后返回累計值。

對于count(1)，InnoDB引擎會掃描主鍵索引樹，但不取值，server層對于返回的每一行，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會涉及到解析數據行、拷貝字段值的操作，因此count(主鍵 ID)執行要比count(1)執行慢。

count(字段)

1、如果這個字段定義為not null的話，一行行地從記錄里面讀出這個字段，判斷不能為null，按行累計加1

2、如果這個字段定義允許為null，一行行地從記錄里面讀出這個字段，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，基本上等值或范圍查詢，那么索引基數大的索引必然效率很高(符合走主鍵索引查找速度最快的原則)。

但是在做count(*)的時候并沒有檢索具體的一行或者一個范圍，那么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保存指向主鍵ID的指針，所以需要檢索兩遍索引。但是這里相對于遍歷主鍵索引,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數據，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，正如在不同的存儲引擎中，count(*)函數的執行是不同的

在MyISAM存儲引擎中，count()函數是直接讀取數據表保存的行記錄數并返回,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存儲引擎中，count(*)函數是先從內存中讀取表中的數據到內存緩沖區，然后掃描全表獲得行記錄數。在使用count函數中加上where條件時，在兩個存儲引擎中的效果是一樣的，都會掃描全表計算某字段有值項的次數。

count(*)中關于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'