python count(1)比count(*)效率高嗎

本篇內容介紹了“python count(1)比count(*)效率高嗎”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

1. count(1) and count(*)

當表的數據量大些時，對表作分析之后，使用count(1)還要比使用count(*)用時多了！

從執行計劃來看，count(1)和count()的效果是一樣的。但是在表做過分析之后，count(1)會比count()的用時少些（1w以內數據量），不過差不了多少。

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

因為count(),自動會優化指定到那一個字段。所以沒必要去count(1)，用count()，sql會幫你完成優化的 因此：count(1)和count(*)基本沒有差別！

2. count(1) and count(字段)

兩者的主要區別是

（1） count(1) 會統計表中的所有的記錄數，包含字段為null 的記錄。

（2） count(字段) 會統計該字段在表中出現的次數，忽略字段為null 的情況。即不統計字段為null 的記錄。

3. count(*) 和 count(1)和count(列名)區別

執行效果上：

count(*)包括了所有的列，相當于行數，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL

count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統計結果的時候，不會忽略列值為NULL

count(列名)只包括列名那一列，在統計結果的時候，會忽略列值為空（這里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的計數，即某個字段值為NULL時，不統計。

執行效率上：

列名為主鍵，count(列名)會比count(1)快

列名不為主鍵，count(1)會比count(列名)快

如果表多個列并且沒有主鍵，則 count（1） 的執行效率優于 count（*）

如果有主鍵，則 select count（主鍵）的執行效率是最優的

如果表只有一個字段，則 select count（*）最優。

4. 實例分析

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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