很多人认为count(1)执行的效率会比count()高，原因是count()会存在全表扫描，而count(1)可以针对一个字段进行查询。其实不然，count(1)和count(*)都会对全表进行扫描，统计所有记录的条数，包括那些为null的记录，因此，它们的效率可以说是相差无几。而count(字段)则与前两者不同，它会统计该字段不为null的记录条数。
话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
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。
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
代码语言：javascript复制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: 8Duplicates: 0Warnings: 0
mysql> select* from counttest;
------ ------
| name | age |
------ ------
| a | 14|
| a | 15|
| a | 15|
| b | NULL |
| b | 16|
| c | 17|
| d | NULL |
| e | |
------ ------
8 rows inset(0.00 sec)
mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))
-> from counttest
-> groupby 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 inset(0.00 sec)
