本篇内容介绍了“python count(1)比count(*)效率高吗”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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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!
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。
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。
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: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from counttest; +------+------+| name | age | +------+------+| a | 14 | | a | 15 | | a | 15 | | b | NULL | | b | 16 | | c | 17 | | d | NULL | | e | | +------+------+8 rows in set (0.00 sec) mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age)) -> from counttest -> group by 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 in set (0.00 sec)
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