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這篇文章主要介紹了 MySQL 中 Count 函數怎么使用的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇 MySQL 中 Count 函數怎么使用文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
count(*)、count(1)、count(id) 的區別
count 的含義：count() 是一個聚合函數，對于返回的結果集，一行行地判斷，如果 count 函數的參數不是 NULL，累計值就加 1，否則不加。最后返回累計值。
count(字段）比較特殊，則表示返回滿足條件的數據行里面，參數“字段”不為 NULL 的總個數
分析性能差別原則
server 層要什么就給什么；
InnoDB 只給必要的值；
現在的優化器只優化了 count(*) 的語義為“取行數”，其他“顯而易見”的優化并沒有做
例子：
count(主鍵 id) 來說，InnoDB 引擎會遍歷整張表，把每一行的 id 值都取出來，返回給 server 層。server 層拿到 id 后，判斷是不可能為空的，就按行累加。
count(1) 來說，InnoDB 引擎遍歷整張表，但不取值。server 層對于返回的每一行，放一個數字“1”進去，判斷是不可能為空的，按行累加。
count(字段)，server 要字段，就返回字段，如果字段為空，就不做統計，字段的值過大，都會造成效率低下。
效率排序
count(字段) count(主鍵 id) count(1)≈count(*)為什么 count(*) 最快？
優化器做了工作，找到最小的數來遍歷。
InnoDB 是索引組織表，主鍵索引樹的葉子節點是數據，而普通索引樹的葉子節點是主鍵值。所以，普通索引樹比主鍵索引樹小很多。對于 count(*) 這樣的操作，遍歷哪個索引樹得到的結果邏輯上都是一樣的。因此，MySQL 優化器會找到最小的那棵樹來遍歷。在保證邏輯正確的前提下，盡量減少掃描的數據量，是數據庫系統設計的通用法則之一。
關于 NULL 的幾個坑
// 數據中存在 null 值數據
select count(*) from audit_log a;
select count(id) from audit_log a;
結果：0我們看到 count 的結果不一致，記錄數應該是 1，count(id) 卻等于 0
這是因為 count(字段) 是不統計，字段值為 null 的值
所以在字段為非空字段的情況下，需要使用 count(*) 來解決這個問題。
count(*) 小結
MyISAM 表雖然 count(*) 很快，但是不支持事務；
show table status 命令雖然返回很快，但是不準確；
InnoDB 表直接 count(*) 會遍歷全表，雖然結果準確，但會導致性能問題。
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