SQL优化之count(*),count(列)

一、count各种用法的区别

1、count函数是日常工作中最常用的函数之一，用来统计表中数据的总数，常用的有count(*),count(1),count(列)。count(*)和count(1)是用来统计表中共有多少数据。是针对全表的

 SELECT COUNT(*) FROM TAB1;
 SELECT COUNT(1) FROM TAB1;
 SELECT COUNT(*) FROM TAB1, TAB2;     #显示两表做笛卡尔积后的行数

2、count(列)是针对于某一列的，如果此列值为空的话，count(列)是不会统计这一行的。NULL不会算在行数统计之内

 CREATE TABLE T1(I int);
 INSERT INTO T1 VALUES(1),(2),(NULL);
 SELECT COUNT(*) FROM T1;              # 结果为3
 SELECT COUNT(*) FROM T1;              # 结果为2

二、关于count的用法，谁更快

1、由上文可知，在数据库中count(*)和count(列)根本就是不等价的，count(*)是针对于全表的，而count(列)是针对于某一列的，如果此列值为空的话，count(列)是不会统计这一行的

所以两者根本没有可比性，性能比较首先要考虑写法等价，这两个语句根本就不等价的。也没有比较的意义。

2、建一张有25个字段的表并加入数据在进行count(*)和count(列)比较，分别执行count(*)和count每一列的操作来看一下谁更快。结果如下：

结论：列的偏移量决定性能，列越靠后，访问的开销越大。由于count(*)的算法与列偏移量无关，所以count(*) 最快，count( 最后列) 最慢所以：在设计表结构的过程中，越常用到的            列，要放在表结构的前边，不常用的列，放在表结构的后边。在工作中根据实际业务再考虑应该使用count(*)还是count(列)

PS： conut(1)和count(*)是一样的。但是在informix数据库中，对count(*)做过算法优化，远远快于count(1)。

三、关于SQL优化的一些误区

1、在联合查询中，和表的连接顺序无关。有人认为数据库的解析器是按顺序扫描from字句中的表名。应该选择小表作为基础表优先扫描（ps：如果现在的小表随着业务量的提升变成大表了，岂 不是要经常修改应用）。所以这种说法是不成立的，在联合查询中，以下的两种写法是没有区别的

 T1(2条数据)
 T2(1万条数据)
 SELECT COUNT(*) FROM T1, T2;
 SELECT COUNT(*) FROM T2, T1;

2、和where字句的连接顺序也无关。数据库在解析where字句时，也是按顺序解析(oracle是自下而上)。有些人认为where子句中排在最后的表应该是返回数据量少的表。这种说法也是不成立的

 如：从T1表查到的数据比较少或该表的条件比较确定。
 SELECT * FROM T1,T2 WHRE T1.A > 10 AND T2.B = 20;
 SELECT * FROM T1,T2 WHRE  T2.B = 20 AND T1.A > 10;
 如果T2表返回数据量大，第二条SQL比第一条快（不成立）

3、用not exists取代not in是没有依据的（在oracle11g中都是采用高效的anti反连接算法）