count()聚合计算

count()是聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,累计值加1,最后返回累计值,count(*)、count(主键ID)和count(1)表示返回满足条件的结果集的总行数。

count()聚合函数统计非NULL与NULL值的区别:

1、count(字段)不统计NULL记录,即表示满足条件的数据行里参数字段不为NULL的行

2、count(1)和count(*)会记录NULL值

count(主键ID)、count(字段)、count(1)、count(*)的区别和性能差异(分析性能差别的原则)
  1、server层要什么就给什么 
  2、InnoDB只给必要的值
  3、现在的优化器对count(*)的取行数做了优化,其他没有做优化
 
count(主键ID)比count(1)慢的原因
  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。
 
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
  
count(主键id)走主键索引的时候效率较count(*)差的原因?
  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。
 
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。
count(*)中关于select count(*) from tab_name几种不走索引和走那种索引情景分析
CREATE TABLE `t1` (
`c1` varchar(30) NOT NULL,
`c2` varchar(20) NOT NULL,
`c3` varchar(40) NOT NULL,
`c4` varchar(10) DEFAULT NULL)
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='ceshi_count'

1、表中没有任何索引(表也没有主键)

mysql> explain select count(*) from t1;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | t1 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

2、表有主键则执行主键索引全扫描

mysql> alter table t1 add primary key (c1);
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain select count(*) from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | PRIMARY | 92 | NULL | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

3、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

mysql> alter table t1 add index idx_c3(c3);
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain select count(*) from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | idx_c3 | 122 | NULL | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

4、表有多个二级索引,则使用key_len小的二级索引进行扫描

mysql> alter table t1 add index idx_t1_c4(c4);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> explain select count(*) from t1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | index | NULL | idx_t1_c4 | 33 | NULL | 1 | Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
取表行数的几种方式
  1、count(*)取行数
  2、通过infomation_schema可以快速拿到表的count值,但不是一个准确的值,通过show table status like 'tab_name'查找到的table rows是通过采样方式得到行数,它的误差率达到了40到50%,
  3、MyISAM会存储具体的行数(可能因为myISAM事务要加表锁,才这样设计),InnoDB则需要进行全表扫描

count()聚合函数正确用法的更多相关文章

  1. having,groub by 结合聚合函数的用法解析

    聚合函数有:sum , count, avg, max等等: where无法与聚合函数一起使用,所以在sql语句中加上having子句来筛选查询结果: 上面的sql语句是错的,正确如下: SELECT ...

  2. Django查找数据库objects.filter() 排序order_by Q()与或非 F()属性之间比较 聚合函数的用法

    条件选取QuerySet的时候,filter表示=参数可以写查询条件,exclude表示!=,querySet.distinct() 去重复(除了get返回值都是QuerySet,可以继续调用所有函数 ...

  3. oracle聚合函数XMLAGG用法简介

    XMLAGG函数语法基本如图,可以用于列转行,列转行函数在oracle里有好几种方法,wm_concat也可以做 这里介绍wm_concat是因为XMLAGG实现效果和wm_concat是一样的,只是 ...

  4. sql中having、group by用法及常用聚合函数

    having是用在聚合函数的用法.当我们在用聚合函数的时候,一般都要用到GROUP BY 先进行分组,然后再进行聚合函数的运算.运算完后就要用到HAVING 的用法了,就是进行判断了. 注意:sele ...

  5. group by 和聚合函数

    group by 的基本用法 group by做为分组来使用,后面为条件,可以有多个条件,条件相同的为一组,配合聚合函数进行相关统计.在不同数据库中用法稍有不同,这里只测试mysql和oracle. ...

  6. sqlserver的over开窗函数(与排名函数或聚合函数一起使用)

    首先初始化表和数据 create table t_student(   Id INT,   Name varchar(),   Score int,   ClassId INT ); insert i ...

  7. LitePal的聚合函数

    传统的聚合函数用法   虽说是聚合函数,但它的用法其实和传统的查询还是差不多的,即仍然使用的是select语句.但是在select语句当中我们通常不会再去指定列名,而是将需要统计的列名传入到聚合函数当 ...

  8. 72.Python中ORM聚合函数详解:Avg,aggregate,annotate

    聚合函数: 如果你用原生SQL语句,则可以使用聚合函数提取数据.比如提取某个商品销售的数量,那么就可以使用Count,如果想要知道销售的平均价格,那么就可以使用Avg. 聚合函数是通过aggregat ...

  9. Django(18)聚合函数

    前言 orm模型中的聚合函数跟MySQL中的聚合函数作用是一致的,也有像Sum.Avg.Count.Max.Min,接下来我们逐个介绍 聚合函数 所有的聚合函数都是放在django.db.models ...

随机推荐

  1. B20J_1419_Red Is Good_期望DP

    B20J_1419_red is good_期望DP 题意:有R张红牌和B张黑牌,一张一张地翻牌,翻到红牌得到1美元,黑牌则付出1美元.可以随时停止翻牌,在最优策略下平均能得到多少钱. 分析:期望DP ...

  2. nodejs-5.1 ejs模板引擎

    ejs官方文档:https://ejs.bootcss.com/ 1.什么是 EJS? "E" 代表 "effective",即[高效]. EJS 是一套简单的 ...

  3. java EE 、java SE 、java ME的区别

    ​​​​​​

  4. uiautomator——简单的将自动化测试与截图对比相结合使用的小例子!

    1.在使用uiautomator进行自动化测试过程当中,执行某些动作之后,要进行判断是否已执行的动作成功时,需要添加检查点来判断,因此添加判断点除了使用id.text.view等方式进行之外,存在一种 ...

  5. ruby整理

    参考博客:https://www.cnblogs.com/felixzh/p/8081622.html 官网地址 https://rvm.io/rvm/install 一.前提  centos6.8下 ...

  6. SpringBoot 2 要不要升级

    目录 前言 一.SpringBoot 简史 二.SpringBoot 2 的变化 三.要不要升级 前言 在谈SpringBoot 2.x 之前,先来聊点别的: 首先是Java 语言,这门长期占据编程语 ...

  7. spring boot整合spring5-webflux从0开始的实战及源码解析

    上篇文章<你的响应阻塞了没有?--Spring-WebFlux源码分析>介绍了spring5.0 新出来的异步非阻塞服务,很多读者说太理论了,太单调了,这次我们就通过一个从0开始的实例实战 ...

  8. 开源ERP Odoo仓存功能模块深度应用(一)

    基本功能 库位 库位是一个逻辑存货区,可以是一个物理库区,可以是一个货架.货架上的一个货位.库位可以有子库位 库位有虚拟库位和实际库位,实际库位是实际存放货物的库位,虚拟库位是因复式库存记账而虚构的库 ...

  9. 轻松搞定表白女朋友:Android版APP (零基础也可直接下载软件)

    在我们平时生活当中,经常会看到一些表白女朋友的html网页,但是Android端的表白软件可以说是基本没有,笔者在全网搜了一下,就没有一个可以用的.安卓端可以给人一种定制和精美的感觉,这是网页所做不到 ...

  10. Andorid之页面布局优化

    文章大纲 一.为什么要进行页面布局优化二.页面布局优化实操三.项目源码下载四.参考文章 一.为什么要进行页面布局优化   在开发Android时,会遇到某些是通用的布局,我们常将一些通用的视图提取到一 ...