MySQL 中 count(*) 和 count(1)

一张有 100W 条数据的表

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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explain 分析

type：前三个的 type 值为 index，表示全索引扫描，就是把整个索引过一遍就行（注意是索引不是整个表）；后两个的 type 值为 all，表示全表扫描，即不会使用索引。
key：这个表示 MySQL 决定采用哪个索引来优化对该表的访问，PRIMARY 表示利用主键索引，NULL 表示不用索引。
key_len：这个表示 MySQL 使用的键长度，因为我们的主键类型是 INT 且非空，所以值为 4。
Extra：这个中的 Using index 表示优化器只需要通过访问索引就可以获取到需要的数据（不需要回表）。

原理分析:

主键索引和普通索引的存储又有所不同:

在主键索引中，叶子结点保存了每一行的数据。而在普通索引中，叶子结点保存的是主键值，当我们使用普通索引去搜索数据的时候，先在叶子结点中找到主键，再拿着主键去主键索引中查找数据，相当于做了两次查找，这也就是我们平常所说的回表操作。

对于 select count(1) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会去找到一个最小的索引树去遍历（不一定是主键索引），但是不会读取数据，而是读到一个叶子节点，就返回 1，最后将结果累加。

对于 select count(id) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整个主键索引，然后读取 id 并返回，不过因为 id 是主键，就在 B+ 树的叶子节点上，所以这个过程不会涉及到随机 IO（并不需要回表等操作去数据页拿数据），性能也是 OK 的。

对于 select count(username) from user; 这个查询来说，InnoDB 引擎会遍历整张表做全表扫描，读取每一行的 username 字段并返回，如果 username 在定义时候设置了 not null，那么直接统计 username 的个数；如果 username 在定义的时候没有设置 not null，那么就先判断一下 username 是否为空，然后再统计。

select count(*) from user; ，这个 SQL 的特殊之处在于它被 MySQL 优化过，当 MySQL 看到 count(*) 就知道你是想统计总记录数，就会去找到一个最小的索引树去遍历，然后统计记录数。

=========>为主键索引（聚集索引）的叶子节点是数据，而普通索引的叶子节点则是主键值，所以普通索引的索引树要小一些。然而在上文的案例中，我们只有主键索引，所以最终使用的就是主键索引。

结论：

第一个查询性能最高，第二个次之（因为需要读取 id 并返回），第三个最差（因为需要全表扫描），第四个的查询性能则接近第一个。

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聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：找到了索引就找到了需要的数据，那么这个索引就是聚簇索引，所以主键就是聚簇索引，修改聚簇索引其实就是修改主键。

非聚簇索引：索引的存储和数据的存储是分离的，也就是说找到了索引但没找到数据，需要根据索引上的值(主键)再次回表查询,非聚簇索引也叫做辅助索引。

主键一定是聚簇索引，MySQL的InnoDB中一定有主键，即便研发人员不手动设置，则会使用unique索引，没有unique索引，则会使用数据库内部的一个行的id来当作主键索引,其它普通索引需要区分SQL场景，当SQL查询的列就是索引本身时，我们称这种场景下该普通索引也可以叫做聚簇索引。