count(*) count(1)与count(col)的区别

count(*) 和count(1) 都是统计行数，而count(col) 是统计col列非null的行数

MyISAM与InnoDB，正如在不同的存储引擎中，count(*)函数的执行是不同的

在MyISAM存储引擎中，count()函数是直接读取数据表保存的行记录数并返回,效率很高，但是如果添加了where条件的话，MyISAM表也不能返回得很快。

在InnoDB存储引擎中，count(*)函数是先从内存中读取表中的数据到内存缓冲区，然后扫描全表获得行记录数。在使用count函数中加上where条件时，在两个存储引擎中的效果是一样的，都会扫描全表计算某字段有值项的次数。

InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count() 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。因此表有二级索引，则使用二级索引key_len最小的索引进行扫描，尽管这个二级索引的key_len的值大于主键，都使用二级索引。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。

count(字段)

1、如果这个字段定义为not null的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null，按行累计加1

2、如果这个字段定义允许为null，一行行地从记录里面读出这个字段，执行的时候还要判断是否为null，不为null的按行累计加1，返回累加值

1、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。

2、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。

3、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。

对于 count(主键 ID) 来说，InnoDB 引擎会遍历主键索引树，把每一行的ID值取出来，返回给server层，server层拿到ID后，判断是不可能为空的，按行累加加1，最后返回累计值。

对于count(1)，InnoDB引擎会扫描主键索引树，但不取值，server层对于返回的每一行，按行累计加1，判断不可能为NULL，返回累计值。

从InnoDB引擎层返回ID会涉及到解析数据行、拷贝字段值的操作，因此count(主键 ID)执行要比count(1)执行慢。

平时我们检索一列的时候，基本上等值或范围查询，那么索引基数大的索引必然效率很高(符合走主键索引查找速度最快的原则)。

但是在做count(*)的时候并没有检索具体的一行或者一个范围，那么选择基数小的索引对count操作效率会更高。在做count操作的时候，mysql会遍历每个叶子节点，所以基数越小，效率越高。mysql非聚簇索引叶子节点保存指向主键ID的指针，所以需要检索两遍索引。但是这里相对于遍历主键索引,即使检索两遍索引效率也比单纯的检索主键索引快。

Innodb是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值，索引普通索引树小很多，索引长度越小树的大小就越小。