python count(1)比count(*)效率高吗

本篇内容介绍了“python count(1)比count(*)效率高吗”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1. count(1) and count(*)

当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！

从执行计划来看，count(1)和count()的效果是一样的。但是在表做过分析之后，count(1)会比count()的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。

如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。

因为count(),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count()，sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！

2. count(1) and count(字段)

两者的主要区别是

（1） count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。

（2） count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。

3. count(*) 和 count(1)和count(列名)区别

执行效果上：

count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL

count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL

count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率上：

列名为主键，count(列名)会比count(1)快

列名不为主键，count(1)会比count(列名)快

如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count（*）

如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的

如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。

4. 实例分析

mysql> create table counttest(name char(1), age char(2));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> insert into counttest values-> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'),
-> ('b', NULL), ('b', '16'),
-> ('c', '17'),
-> ('d', null),
->('e', '');
Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)
Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select * from counttest;
+------+------+| name | age |
+------+------+| a | 14 |
| a | 15 |
| a | 15 |
| b | NULL |
| b | 16 |
| c | 17 |
| d | NULL |
| e | |
+------+------+8 rows in set (0.00 sec)

mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))
-> from counttest
-> group by name;
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+| name | count(name) | count(1) | count(*) | count(age) | count(distinct(age)) |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+| a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+5 rows in set (0.00 sec)

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