在 MySQL 查詢優化過程中，COUNT(*)、COUNT(1) 和 COUNT(column) 這三種計數方式常常被混淆，尤其是在使用 WHERE 子句進行數據篩選時，它們的執行效率和結果可能有所不同。本文將深入解析這三者的區別，并結合 SQL 執行原理和優化策略，幫助開發者更高效地使用 COUNT() 函數。

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1. COUNT() 函數的基本作用

COUNT() 是 SQL 語言中的聚合函數之一，主要用于統計符合條件的記錄數。不同的 COUNT() 變體在處理 NULL 值和優化策略方面有所不同。

常見的 COUNT() 語法包括：

• COUNT(*)：統計表中所有符合條件的行（包括 NULL）。
• COUNT(1)：統計表中所有符合條件的行，與 COUNT(*) 類似。
• COUNT(column)：統計某一列中非 NULL 值的個數。

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2. COUNT(*)、COUNT(1) 和 COUNT(column) 的詳細對比

2.1 COUNT(*) —— 統計所有符合條件的行

COUNT(*) 計算所有符合 WHERE 條件的行數，不論這些行中的列是否包含 NULL 值。

示例：

SELECT COUNT(*) FROM users WHERE age > 18;

執行原理：

• MySQL 不會具體讀取某一列的數據，而是統計符合 WHERE 條件的行數。
• 在 InnoDB 存儲引擎中，COUNT(*) 可以直接從索引中讀取數據（如果合適的索引可用），性能較優。

適用場景：

• 需要統計表中所有符合條件的記錄數，且不關心是否有 NULL 值時，COUNT(*) 是最佳選擇。

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2.2 COUNT(1) —— 統計所有符合條件的行

COUNT(1) 也是統計符合 WHERE 條件的行數，與 COUNT(*) 類似。

示例：

SELECT COUNT(1) FROM users WHERE age > 18;

執行原理：

• COUNT(1) 會在每一行返回 1，然后統計這些 1 的個數。
• 在 MySQL 優化器看來，COUNT(1) 和 COUNT(*) 的執行計劃通常是相同的。
• 在沒有合適索引時，InnoDB 仍需進行全表掃描（或者索引掃描），不會因為 COUNT(1) 而有性能提升。

適用場景：

• 和 COUNT(*) 作用幾乎一致，但一般推薦使用 COUNT(*)，因為 COUNT(*) 更符合 SQL 規范，并能適用于所有數據庫系統。

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2.3 COUNT(column) —— 統計某一列非 NULL 的記錄數

COUNT(column) 僅統計某一列中非 NULL 的記錄數，而不會統計 NULL 值。

示例：

SELECT COUNT(email) FROM users WHERE age > 18;

執行原理：

• 只有 email 列不為 NULL 的行才會被計入統計。
• MySQL 需要讀取 email 列的數據，以判斷其是否為 NULL，因此比 COUNT(*) 和 COUNT(1) 可能稍慢（如果 email 列沒有索引）。

適用場景：

• 需要排除 NULL 值時，比如統計已填寫 email 地址的用戶數量。

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3. 性能對比

為了對比 COUNT(*)、COUNT(1) 和 COUNT(column) 的性能，我們進行如下實驗：

假設有一個 users 表，其中 id 為主鍵，email 為可能包含 NULL 的列，數據如下：

id	name	age	email
1	張三	20	zhangsan@a.com
2	李四	25	NULL
3	王五	22	wangwu@b.com
4	趙六	19	NULL

測試 SQL 及其返回結果如下：

SELECT COUNT(*) FROM users WHERE age > 18;  -- 結果：3
SELECT COUNT(1) FROM users WHERE age > 18;  -- 結果：3
SELECT COUNT(email) FROM users WHERE age > 18;  -- 結果：2 （NULL 值被排除）

3.1 EXPLAIN 分析

如果 users 表的 email 沒有索引，那么 COUNT(email) 需要掃描 email 列的數據，會比 COUNT(*) 略慢。

對于 COUNT(*) 和 COUNT(1)，InnoDB 通常會直接使用主鍵索引進行優化，因此在大多數情況下，兩者性能相同。

示例 EXPLAIN 結果：

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM users WHERE age > 18;

id	select_type	table	type	possible_keys	key	rows	Extra
1	SIMPLE	users	index	NULL	PRIMARY	3	Using index

Using index 表示 MySQL 直接利用索引進行優化，而無需掃描所有數據。

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4. 哪種方式更好？

4.1 如果只是統計行數：

• 推薦使用 COUNT(*)，因為它可以利用索引優化，并且與數據庫無關，通用性更強。

4.2 統計某列的非 NULL 值：

• 使用 COUNT(column)，但要注意 NULL 值不會被計入。

4.3 COUNT(1) 是否比 COUNT(*) 快？

• 在 MySQL 5.7 及以上版本，COUNT(1) 和 COUNT(*) 在優化器層面已經沒有明顯性能差異，因此一般推薦使用 COUNT(*)，更符合 SQL 規范。

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5. 結論

計數方式	作用	處理 NULL	性能優化
COUNT(*)	統計符合 WHERE 條件的總行數	統計所有行（包括 NULL）	最優（可利用索引）
COUNT(1)	統計符合 WHERE 條件的總行數	統計所有行（包括 NULL）	與 COUNT(*) 類似
COUNT(column)	統計某列非 NULL 的行數	只統計非 NULL 值	可能稍慢（依賴索引情況）

最佳實踐

• 默認使用 COUNT(*)，它性能最優且兼容性強。
• COUNT(column) 適用于特定需求，如統計非 NULL 值個數。
• 避免誤解 COUNT(1) 更快的說法，在現代 MySQL 中它與 COUNT(*) 無本質區別。

希望這篇文章能幫助你更深入理解 MySQL 計數函數的優化策略，提高查詢性能！🚀