相信很多小伙伴都想了解 count(1) 和 count(*) 的性能问题 ，今天给大家做一下测试。

声明：本文使用MySql数据库，数据库表里面有100万条数据。

先测试 count(*)

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count

可以看出，count(*) 用时间差不多15s.

再测试 count(1)

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_02

看到这个数据，我知道很多小伙伴还是找不到心里的答案，上面的测试会不会存在一些客观原因，所以重启电脑后，重新测试一下 count(1)

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_03

这次用时34s，是不是很惊讶？

下面看看在稳定状态下的性能对比

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_04

第一次 count(*) 5.49s
count(1) 5.11s

别着急，俗话都是三局两胜，五局三胜。

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_05

第二次 count(*) 4.86s  count(1) 5.64s

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_06

第三次 count(*) 4.92s  count(1) 4.39s

第一个总结

从上面的比较可以看出，count(*)  count(1)  在没条件的情况下两者没有什么区别。

下面使用有条件的 select 进行对比

select count(1) 和 count(*)，哪个性能更好？_select count_07

对比了两次，可以看出count(*) 快于count(1),  下面来解释一下

count(1) 和count(*) 对比

如果你数据库没有主键，那么count(1) 比count(*) 快，

如果有主键作为条件count()，那么count(1) 比count(*) 快。

如果表里面只有一个字段，那么还是count(*)最快

count 解释

count(*) 返回表中所有存在行的总数，包括null

count(1) 返回的是去除null以外的所有行的总数，有默认值的也会被记录

感兴趣的同学，可以动手测试一下

三条经验

这个也是好久之前在网上看到的

  • 任何情况下select count(*) from table 是最优选择

  • 减少select count(*) from table where condition = ? 这样的查询

  • 杜绝 select count(colunm) from table


来源：https://dwz.cn/KEoxeC5o