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在SQL查询中，count(*) 和 count(1) 都是用于统计表中行数的聚合函数，它们的主要区别在于语法和执行效率上。

1. 语法上的区别：

   • count(*)：直接统计表中的所有行数，包括包含 NULL 值的行。
   • count(1)：使用常量 1 作为参数，统计表中的所有行数，同样包括包含 NULL 值的行。

2. 执行效率上的区别：

   • 在大多数现代数据库系统中，count(*) 和 count(1) 的执行效率是相同的，因为数据库引擎会优化这两种查询，使其在内部执行时使用相同的策略。因此，从性能角度来看，两者没有显著差异。
   • 在某些特定的数据库系统或特定的查询场景下，可能会有细微的性能差异，但这种差异通常很小，且不值得特别关注。

3. 使用场景：

   • 由于 count(*) 和 count(1) 在大多数情况下性能相同，且语法更清晰，因此更推荐使用 count(*)，因为它符合SQL标准，并且在大多数数据库系统中都有很好的支持。

count(*) 和 count(1) 在功能上是等价的，都可以用来统计表中的行数。在实际使用中，可以根据个人偏好选择使用 count(*) 或 count(1)，但需要注意的是，它们的性能差异可以忽略不计。

在哪些特定的数据库系统中，count(*) 和 count(1) 的执行效率存在显著差异？

在特定的数据库系统中，count(*) 和 count(1) 的执行效率存在显著差异主要体现在 MySQL 的 MyISAM 引擎下。根据证据，MyISAM 引擎会记录表的总行数，因此在执行 count(*) 时可以直接返回数量，执行效率非常高。然而，如果使用 count(1)，其性能会受到第一列是否定义为 NOT NULL 的影响。如果第一列定义为 NOT NULL，则 count(1) 的性能与 count(*) 相同；否则，count(1) 的性能不如 count(*)。

相比之下，在 InnoDB 引擎下，count(*) 和 count(1) 的性能没有显著差异，处理方式相同。

count(*) 和 count(1) 在处理大数据集时的性能表现如何？

在处理大数据集时，count(*) 和 count(1) 的性能表现通常相似，但具体表现可能因存储引擎和表结构的不同而有所差异。

指出，在大多数情况下，对于大数据集，count(*) 和 count(1) 的性能是相似的，并且通常比 count(column_name) 更快，因为数据库引擎不需要读取或评估特定列的值。这表明在没有特定列名的情况下，两种计数方式的性能差异不大。

然而，提到，在表数据量大且经过分析之后，使用 count(1) 可能会比使用 count(*) 用时多一些，尤其是在数据量超过1万时。这可能是因为 count(*) 在某些情况下能够利用优化器的分析结果来提高性能。

进一步解释了InnoDB存储引擎如何处理这两种计数方式，指出InnoDB以相同的方式处理 SELECT COUNT(*) 和 SELECT COUNT(1) 操作，没有性能差异。这表明在InnoDB存储引擎下，count(*) 和 count(1) 的性能是相当的。

指出，在有主键或联合主键的情况下，count(*) 略比 count(1) 快一些；而在没有主键的情况下，count(1) 比 count(*) 快一些。这表明表结构对计数方式的性能有影响。

count(*) 和 count(1) 在处理大数据集时的性能表现通常相似，但在特定条件下（如表结构、存储引擎和数据量大小）可能会有细微差异。

如何在SQL查询优化中区分使用 count(*) 和 count(1) 的最佳实践？

在SQL查询优化中，关于使用count(*)和count(1)的最佳实践存在一些争议和不同的观点。以下是基于我搜索到的资料进行的详细分析：

1. 性能差异：

   • 有证据表明，在某些情况下，count(1)可能会比count(*)更快。例如，在表做过分析之后，count(1)的用时会少于count(*)，尤其是在数据量较小（如1万以内）的情况下。
   • 然而，其他资料指出，现代数据库通常会优化这两种函数，使得它们在性能上没有显著差异。这意味着在大多数情况下，选择哪一个函数更多地取决于代码的可读性和维护性。

2. 功能和用途：

   • count(*)用于计算表中的所有行数，包括包含NULL值的行。
   • count(1)实际上也是计算所有行数，因为每个行返回一个固定的值1，因此它与count(*)在功能上是等价的。
   • 在某些数据库系统中，如Oracle，优化器可能会自动将count(1)转换为count(*)，以简化查询。

3. 最佳实践建议：

   • 为了代码的可读性和一致性，建议优先使用count(*)。这不仅有助于避免潜在的混淆，还可以确保在不同数据库系统中的一致性。
   • 如果确实需要考虑性能问题，可以通过测试和测量具体的查询性能来确定哪种方法更有效。

虽然count(1)在某些特定情况下可能比count(*)更快，但在大多数情况下，推荐使用count(*)以提高代码的可读性和一致性。

对于包含大量 NULL 值的列，count(*) 和 count(1) 的统计结果有何不同？

对于包含大量 NULL 值的列，count(*) 和 count(1) 的统计结果是相同的，它们都会统计表中的所有记录数，包括字段为 NULL 的记录。这意味着在统计行数时，无论是使用 count(*) 还是 count(1)，都不会忽略那些字段值为 NULL 的行。然而，count(列名) 则会忽略那些字段值为 NULL 的行，只统计非 NULL 值的数量。

在实际应用中，有哪些案例展示了选择 count(*) 或 count(1) 对查询性能有显著影响？

在实际应用中，关于选择 count(*) 或 count(1) 对查询性能的影响，有多个案例展示了不同的观点和结果。以下是一些具体的案例和分析：

在MySQL中，count(*) 被查询优化器改写成了 count(0)，而 count(1) 和 count(id) 都选择了相同的索引（idx_status）。这表明在MySQL中，count(*) 和 count(1) 的性能差异可能并不显著，因为它们都涉及全表扫描。

在Oracle数据库中，有观点认为 count(1) 比 count(*) 更快，因为 count(*) 需要扫描所有列，而 count(1) 可以利用主键索引来计数。然而，这种观点在现代数据库优化器中可能不再成立。

使用PostgreSQL 15进行的测试显示，在处理大量数据（如662 GB的分区表）时，count(*) 和 count(1) 的性能差异不明显。这表明随着数据库优化器的进步，早期关于 count(1) 更快的观点可能不再适用。

在SQL查询性能优化中，使用 count(1) 可以显著提高查询执行速度，减少I/O开销和内存使用。然而，这种优化是否有效可能取决于具体的数据库系统和版本。

在处理百万数据量的查询时，使用 select count(1) 或 select count(*) 进行优化的效果并不显著。这是因为这些方法在MySQL中是等价的，并且主要依赖于内存中的数据处理。

实验结果显示，在MySQL中，count(*) 和 count(1) 的性能是最快的，其次是 count(id)，而使用强制主键的 count 则最慢。这表明在某些情况下，选择合适的索引可以显著提高查询性能。

虽然早期的观点认为 count(1) 比 count(*) 更快，但随着数据库优化器的进步，这种差异在现代数据库系统中可能不再显著。