统计表数据量的方法有 count(*)、count1(1)、count(主键 id)、count(字段)。那这些统计方式哪个执行最快呢？以 MySQL 数据库为参考，今天来聊一聊这个话题。

使用 SQL 时，统计表数据量是经常遇到的需求，比如在商品页面展示商品库存量。

统计表数据量的方法有 count(*)、count1(1)、count(主键 id)、count(字段)。那这些统计方式哪个执行最快呢？以 MySQL 数据库为参考，今天来聊一聊这个话题。

count(*)

首先，count(*) 返回的是检索到的行数，无论数据行里是否包含空值。

如果使用的是 MyISAM 存储引擎，MyISAM 会把表的数据行数保存下来存到磁盘，因此执行 count(*) 的时候不用统计，而是直接把保存的结果查出来，效率最高。但这有几个前提条件：

1. 不能带 where 条件；
2. 只能从单表查询;
3. 查询 SQL 不能有额外的字段;
4. MyISAM 不支持事务，可能会有数据不一致的情况。

如果使用的是 InnoDB 存储引擎，count 就是一个聚合函数，对返回的结果集逐行进行判断，只要不是 NULL 就加 1，效率不如 MyISAM。当然，MySQL 对 count(*) 做了优化，会选择数据量最小的二级索引进行扫描，以提高执行效率。

count(1)

对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，server 层对于返回的每一行，不用取值，直接放一个数值 1 进去，然后计数值加 1。

count(主键 id)

对于 count(主键 id) ，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断主键 id 不可能为空，计数值加 1。

count(字段)

对于 count(字段) 来说：如果字段定义成 not null，server 层逐行判断，只要引擎层返回的记录不为空，计数值加 1；如果这个字段定义成 null，那server 层拿到记录后，还需要取出值判断是不是 null，如果值不是 null，计数值加 1。

小结

对于 InnoDB 引擎来说，使用 count(*) 和 count(1) 是一样的，没有性能区别。下面是官网解释。

InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way. There is no performance difference.

count(*) 比 count(主键 id) 快，因为执行 count(主键 id) 的时候，引擎层需要解析主键 id 的值返回给 server 层。

count(字段) 性能最差，因为引擎层解析字段值返回给 server 层后，server 层需要从行记录取出值进行判断是否为 NULL。

缓存

那有更快的方案查询表数据量吗？有。可以考虑使用 redis 缓存来。在 redis 中建 一个 key 来保存数据量，当表插入新数据时，缓存数据量 + 1。

但使用缓存可能会有两个问题：

1. 会有数据不一致得情况，不适用于精确统计的场景；

比如上图，插入数据后，还没有来得及更新缓存，已经有应用查询了缓存的 count 值。

可以考虑把缓存的 count 值写入 MySQL 数据库，使用 InnoDB 引擎的事务来保证一致性。

2. redis 服务宕机后，会丢失数据。这个可以在 redis 重启后重新从数据库查询最新 count 数来写入缓存。

总结

1. 如果数据量不大，比如不到百万级别，或者对 count 值精确度要求很高，可以直接使用 count(*) 获取行数。
2. 如果数据量非常大，查询频率也很高，可以考虑缓存 count 值；
3. 如果考虑使用缓存，但业务又要求 count 值精确，那就把 count 值缓存在数据库中；
4. 如果对 count 精确度要求不高，可以考虑把 count 值缓存在 redis；
5. 如果要统计某一个字段非空的行数，则使用 count(字段)；
6. 如果是分库分表的场景，则采用并行统计来提高效率。