MySQL中COUNT查詢函數如何使用

MySQL中COUNT查詢函數如何使用，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

首先創建一個表，只有id，name，sex三個字段，使用存儲過程隨機插入100萬條數據：

select count(expr) from table;

可以看到count函數實際上需要傳入expr，這個expr一般取值有以下三個：

• 列名：會檢索對應列值不為NULL的條數。

• *：查詢符合條件的行數，和列值是否為NULL無關，返回結果都會返回。

• 常量：查詢符合條件的行數，和列值是否為NULL無關，返回結果都會返回。

可以發現執行速度兩條SQL語句是相差無幾的，count(1)和count(*)都是查詢全表數據行數，可能網上很多言論會說count(*)其實走的就是count(1)查詢，所以使用count(1)查詢可以節省轉換時間，實際上無論count(*)還是count(1)完全一致，都是表示指定非空表達式，所以會查詢所有符合條件的行數。為什么我會說這兩個語句執行效果是一樣的？因為Mysql官方文檔寫了這么一句話：

InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference.

可能有人會納悶我們添加索引列目的不就是為了提高查詢效率？平時我們檢索數據屬于范圍查詢，查詢指定的數據，所以走索引可以提高查詢效率，但是count(id)選擇索引基數大的主鍵索引肯定效率更低。因為主鍵索引和數據文件存放在一起，所以通過主鍵id取條數會檢索數據文件，count(id)會檢索整張表，然后遍歷取到每一行數據的id，然后返回server層對每一行的id，不為空count就 + 1，而count(*)一樣全表檢索，但是不會取id值，因為在索引樹就可以得到結果，所以count(id)需要取到數據再過濾id為null的數據效率方面肯定是慢上不少的。

count(*)優化

count(*)和count(1)沒什么差別，但是執行時間都得1S多，而且數據量只是100萬條，所以我們肯定需要進行適當的優化。因為count(*)實際上查詢會使用最小字段的索引進行優化查詢，但是因為目前我們表中只有一個主鍵索引，剛才也說過count(id)效率比count(*)低，所以默認不使用索引查詢，我們可以使用explain測試下：

可以看到查詢沒有走任何索引，所以效率很低是必然的。而count(*)剛才說過會默認尋找最小字段的索引優化查詢，所以我們給表增加一個status字段，弄成tinyint類型，并且添加二級索引，然后測試count(*)執行時間:

count(col)

說完了count(*),我們知道了如果在需要返回全部行數時可以使用count(*),那接下來我們如果需要查詢姓名不為空的總行數怎么做呢？我們可以加個where很快實現：

很顯然，本次查詢走索引了，加速查詢的原因是什么呢？因為我們在name字段創建了一個二級索引，在無二級索引時，count操作只能全表檢索數據。當我們通過二級索引統計總條數，無需掃描數據文件，因為二級索引存儲的數據就是name字段的值與主鍵id值。所以在count(col)時就可以在字段上添加一個二級索引加快檢索速率。

count函數指定where條件

這里一樣得分兩種情況：count(*)和count(col)。

• count(*)：where條件添加索引，就可以使用索引優化查詢。例如我們剛才添加的type列表示用戶賬號是否可用，我們現在需要查詢可用賬戶的總數量就可以這樣寫：

   
     
   
   
   select count(*) from order_info where type = 0;

• count(col)： 查詢列不為空的總條數并且添加where條件，就需要col添加索引并且where使用col進行條件限制，我們可以先來看下name添加索引但是where使用sex限制條件的情況：

看完上述內容，你們掌握MySQL中COUNT查詢函數如何使用的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！