count(*) 和 count(1)和count(列名)区别
- 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。
- 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。
count(1)与count(*)比较：
- 如果你的数据表没有主键，那么count(1)比count(*)快
- 如果有主键的话，那主键（联合主键）作为count的条件也比count(*)要快
- 如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的啦
- count(*) count(1) 两者比较。主要还是要count(1)所相对应的数据字段。
- 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(?)，用count(),sql会帮你完成优化的。
面试官提问：
1、 count(1) 与 count(*)以及count（字段）有什么区别？
详见上面所述；
2、 在INNODB与MYISAM中统计当前数据行，用count(*）有什么区别？ MyISAM对于表的行数做了优化，具体做法是有一个变量存储了表的行数，如果查询条件没有WHERE条件则是查询表中一共有多少条数据，MyISAM可以做到迅速返回，前提条件是没有where语句的哦， InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。那么为什么InnoDB没有了这个变量呢？因为InnoDB的事务特性，在同一时刻表中的行数对于不同的事务而言是不一样的，因此count统计会计算对于当前事务而言可以统计到的行数，而不是将总行数储存起来方便快速查询。
InnoDB会尝试遍历一个尽可能小的索引除非优化器提示使用别的索引。如果二级索引不存在，InnoDB还会尝试去遍历其他聚簇索引。 如果索引并没有完全处于InnoDB维护的缓冲区（Buffer Pool）中，count操作会比较费时。
3、 MySQL查询一定大范围的数据和在Redis中查询一定大范围的数据量，那个更快一点？
redis的查询效率比Mysql查询效率要快；因为Redis的数据是保存在内存中，我们可以直接去内存中读取数据，这样的效率更快一点，而MySql数据是保存在磁盘中，每次查询数据我们都要去磁盘进行IO读取，大大增加了查询时间，同时还会涉及到回表的问题，影响查询效率。
Redis存储的是k-v格式的数据。时间复杂度是O(1),常数阶，而MySQL引擎的底层实现是B+Tree，时间复杂度是O(logn)，对数阶。Redis会比MySQL快一点点。
Redis是单线程的多路复用IO，单线程避免了线程切换的开销，而多路复用IO避免了IO等待的开销，在多核处理器下提高处理器的使用效率可以对数据进行分区，然后每个处理器处理不同的数据。
总结：
- 如果在开发中确实需要用到count()聚合，那么优先考虑count()，因为mysql数据库本身对于count()做了特别的优化处理。
- 有主键或联合主键的情况下，count(*)略比count(1)快一些。
- 没有主键的情况下count(1)比count(*)快一些。
- 如果表只有一个字段，则count(*)是最快的。
- 使用count()聚合函数后，最好不要跟where age = 1；这样的条件，会导致不走索引，降低查询效率。除非该字段已经建立了索引。使用count()聚合函数后，若有where条件，且where条件的字段未建立索引，则查询不会走索引，直接扫描了全表。
- count(字段),非主键字段，这样的使用方式最好不要出现。因为它不会走索引.