作者：BigoSprite 链接：https://blog.csdn.net/iFuMI/article/details/77920767
执行效果：
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
- count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。
- 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。
转自：http://www.cnblogs.com/Dhouse/p/6734837.html
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。
实例分析
代码语言：javascript复制 1mysql> create table counttest(name char(1), age char(2));
2Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
3
4mysql> insert into counttest values
5 -> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'),
6 -> ('b', NULL), ('b', '16'),
7 -> ('c', '17'),
8 -> ('d', null),
9 ->('e', '');
10Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)
11Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0
12
13mysql> select * from counttest;
14 ------ ------
15| name | age |
16 ------ ------
17| a | 14 |
18| a | 15 |
19| a | 15 |
20| b | NULL |
21| b | 16 |
22| c | 17 |
23| d | NULL |
24| e | |
25 ------ ------
268 rows in set (0.00 sec)
27mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))
28 -> from counttest
29 -> group by name;
30 ------ ------------- ---------- ---------- ------------ ----------------------
31| name | count(name) | count(1) | count(*) | count(age) | count(distinct(age)) |
32 ------ ------------- ---------- ---------- ------------ ----------------------
33| a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
34| b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 |
35| c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
36| d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
37| e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
38 ------ ------------- ---------- ---------- ------------ ----------------------
395 rows in set (0.00 sec)
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