如果你的需要是統計總行數時，為什麼要使用count(*),而避免使用指定具體的列名？
count()函式裡面的引數是列名的的時候,那麼會計算這個欄位有值項的次數。也就是,該欄位沒有值的項並不會進入計算範圍(就是網上常說的值為null的項不納入統計)
很多地方都有類似表述：
count ( column ) counts all non-null occurences (or should
count ( * ) counts all rows.
這樣的話，你想統計的行數並不準確。更重要的是,還會增加消耗。因為，需要判斷掃瞄所有行才知道值是否有值。
一般是建議以count(欄位名)替代count(*)。實際使用中，我的理解是,你要統計那個列的總數，比如我想統計會員的總數，那麼我可以以uid作為參考，uid是null的都不去掃瞄了
於是查詢就是select count(uid) from members
如果使用count(*)，它會計算總行數。不管你字段是否有值都會列入計算範圍。
另外一點:myisam引擎很容易獲得總行數的統計。查詢速度變得更快。因為myisam儲存引擎已經儲存了表的總行數。
應該是每次新增加一行,這個計數器就加1。英文資料是這樣子說的：
on myisam, doing a query that does select count(*) from , is very fast, since myisam keeps the information in the index
也就是說，把錶的總數快取在索引中了。
注意一點：myisam儲存引擎的表，count(*)速度快的也僅僅是不帶where條件的count。這個想想容易理解的，因為你帶了where限制條件，原來所以中快取的表總數能夠直接返回用嗎？不能用。這個查詢引擎也是需要根據where條件去表中掃瞄資料，進行統計返回的。
歸納：實際程式設計中統計總行數是經常用到的。此時使用count(*)多處可見。我很少看到有人使用列名作為引數:count(a)的情況。即使是這樣使用，可能其初衷也是想統計行數。只是不知道這樣所造成的細微差異而錯誤使用了"列名"的形式。
針對innodb表,盡量不執行select count(*)語句,因為innodb表沒有類似myisam那樣的內部計數器來記錄表記錄總量,執行這個操作將會全表掃瞄,速度很慢。所以呢，表的行數越多，掃瞄的時間就越多。當你錶行數還是小數量的時候體會不出速度差距。比如百萬也感覺不出明顯。上千萬就會很明顯速度差別了。
對策：對innob儲存引擎的大表進行select count()統計總數操作,業界都會盡量避免。
如果要查詢innodb儲存引擎的表總數，要怎麼辦？
總結兩種方案：
方案一：通過查詢information_schema庫,它記錄了innodb型別每個表大致的資料行數
方案二(更優)：涉及到總數操作，專門維護乙個總數。新註冊乙個會員,總數值加1,需要總數的時候直接拿這個總數,比如分頁時。
方案二的擴充套件性更好，隨著會員表數量增大,水平切分會員表,要獲取使用者總數。可以專門看這張表。
在網上看到有人問自己的innodb儲存引擎的表資料行數到10億了，要進行分頁，count(*)操作很慢怎麼解決。
總數可能是存在記憶體中,這樣分頁計算的時候速度很快。累加操作的時候將記憶體中的值加1。總數這個值要持久化，還是要存到磁碟上的，也就是資料庫中(可以是關係型資料庫，也可以是mongdb這樣的資料庫很適合儲存計數)。把總數放在記憶體中，只是避免頻繁的磁碟i/0操作(運算元據庫就要涉及到磁碟讀寫)。
ps:這種計數器的思想在計算機的很多地方都會用到。比如mysql資料庫他自己的information_schema庫維護每個表的row總數，就是這樣的方式。
我有個疑問：針對innodb儲存引擎，使用count(1)替代count(*)就避免全表掃瞄,速度很快嗎?
orcalce資料庫有專門對count(1)和count(*)的區別。
count(1)其實這個1，並不是表示第乙個字段，而是表示乙個固定值。
count(1)，其實就是計算一共有多少符合條件的行。1並不是表示第乙個字段，而是表示乙個固定值。
其實就可以想成表中有這麼乙個字段，這個字段就是固定值1，count(1)，就是計算一共有多少個1.
同理，count(2)，也可以，得到的值完全一樣，count('x')，count('y')都是可以的。一樣的理解方式。在你這個語句理都可以使用，返回的值完全是一樣的。就是計數。
count(*)，執行時會把星號翻譯成欄位的具體名字，效果也是一樣的，不過多了乙個翻譯的動作，比固定值的方式效率稍微低一些。
count(1)就是不指定具體字段，固定值。
網上找不到原始碼分析出count(1)到底做了什麼。如果參考oracle資料庫的解釋，其實也不見得就能避免全表掃瞄
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