今天有人跟我讲 MySQL 中 count(1) 比 count(*) 快，这能忍？必须得和他掰扯掰扯。

声明：以下讨论基于 InnoDB 存储引擎，MyISAM 因为情况特殊我在文末会单独说一下。

先说结论：这两个性能差别不大。

1.实践

我准备了一张有 100W 条数据的表，表结构如下：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

可以看到，有一个主键索引。

我们来用两种方式统计一下表中的记录数，如下：

可以看到，两条 SQL 的执行效率其实差不多，都是 0.14s。

再来看另外两个统计：

id 是主键，username 以及 address 则是普通字段。

可以看出，用 id 来统计，也有一丢丢优势。松哥这里因为测试数据样板比较小，所以效果不明显，小伙伴们可以加大测试数据量，那么这种差异会更加明显。

那么到底是什么原因造成的这种差异，接下来我们就来简单分析一下。

2. explain 分析

我们先用 explain 来看下这几个 SQL 不同的执行计划：

可以看到，前三个统计方式的执行计划是一样的，后面两个是一样的。

我这里和大家比较下 explain 中的不同项：

• type：前三个的 type 值为 index，表示全索引扫描，就是把整个索引过一遍就行（注意是索引不是整个表）；后两个的 type 值为 all，表示全表扫描，即不会使用索引。
• key：这个表示 MySQL 决定采用哪个索引来优化对该表的访问，PRIMARY 表示利用主键索引，NULL 表示不用索引。
• key_len：这个表示 MySQL 使用的键长度，因为我们的主键类型是 INT 且非空，所以值为 4。
• Extra：这个中的 Using index 表示优化器只需要通过访问索引就可以获取到需要的数据（不需要回表）。

通过 explain 我们其实也能大概看出来前三种统计方式的执行效率是要高一些的（因为用到了索引），而后面两种的统计效率相对来说要低一些的（没用索引，需要全表扫描）。

仅有上面的分析还不够，我们再来从原理角度来分析一下。

3. 原理分析

3.1 主键索引与普通索引

在开始原理分析以前，我想先带领大家看一下 B+ 树，这对于我们理解接下来的内容有重要作用。

大家都知道，InnoDB 中索引的存储结构都是 B+ 树（至于什么是 B+ 树，和 B 树有什么区别，这个本文就不讨论了，这两个单独都能整出来一篇文章），主键索引和普通索引的存储又有所不同，如下图表示主键索引：

可以看到，在主键索引中，叶子结点保存了每一行的数据。

而在普通索引中，叶子结点保存的是主键值，当我们使用普通索引去搜索数据的时候，先在叶子结点中找到主键，再拿着主键去主键索引中查找数据，相当于做了两次查找，这也就是我们平常所说的回表操作。

3.2 原理分析

不知道小伙伴们有没有注意过，我们学习 MySQL 的时候，count 函数是归在聚合函数那一类的，就是 avg、sum 等，count 函数和这些归在一起，说明它也是一个聚合函数。

既然是聚合函数，那么就需要对返回的结果集进行一行行的判断，这里就涉及到一个问题，返回的结果是啥？我们分别来看：

对于 select count(1) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会去找到一个最小的索引树去遍历（不一定是主键索引），但是不会读取数据，而是读到一个叶子节点，就返回 1，最后将结果累加。

对于 select count(id) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整个主键索引，然后读取 id 并返回，不过因为 id 是主键，就在 B+ 树的叶子节点上，所以这个过程不会涉及到随机 IO（并不需要回表等操作去数据页拿数据），性能也是 OK 的。

对于 select count(username) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整张表做全表扫描，读取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定义时候设置了 not null，那么直接统计 username 的个数；如果 username 在定义的时候没有设置 not null，那么就先判断一下 username 是否为空，然后再统计。

最后再来说说 select count(*) from user; ，这个 SQL 的特殊之处在于它被 MySQL 优化过，当 MySQL 看到 count(*) 就知道你是想统计总记录数，就会去找到一个最小的索引树去遍历，然后统计记录数。

因为主键索引（聚集索引）的叶子节点是数据，而普通索引的叶子节点则是主键值，所以普通索引的索引树要小一些。然而在上文的案例中，我们只有主键索引，所以最终使用的就是主键索引。

现在，如果我修改上面的表，为 username 字段也添加索引，然后我们再来看 explain select count(*) from user; 的执行计划：

可以看到，此时使用的索引就是 username 索引了，和我们前面的分析结果是一致的。

从上面的描述中我们就可以看出，第一个查询性能最高，第二个次之（因为需要读取 id 并返回），第三个最差（因为需要全表扫描），第四个的查询性能则接近第一个。

4. MyISAM 呢？

可能有小伙伴知道，MyISAM 引擎中的 select count(*) from user; 操作执行起来是非常快的，那是因为 MyISAM 把表中的行数直接存在磁盘中了，需要的时候直接读取出来就行了，所以非常快。

MyISAM 引擎之所以这样做，主要是因为它是不支持事务的，所以它的统计实际上就非常容易，添加一行记录一行就行了。

而我们常用的 InnoDB 却不能这样做！为啥？因为 InnoDB 支持事务！为了支持事务，InnoDB 引入了 MVCC 多版本并发控制，所以在数据读取的时候可能会有脏读、幻读以及不可重复读等问题，具体可以参考 https://www.bilibili.com/video/BV14L4y1B7mB 视频。

所以，InnoDB 需要将每一行数据拿出来，判断该行数据对当前会话是否可见，如果可见，就统计该行数据，否则不予统计。

当然，MySQL 中的 MVCC 实际上是一个非常宏大的话题，松哥以后有空了再和大家详细介绍 MVCC。

好啦，现在小伙伴们懂了吧？有问题欢迎留言讨论。