执行效果:

1.  count(1) and count(*)

当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了! 
从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的。 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少。 
 
如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。 
因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1),用count(*),sql会帮你完成优化的 因此:count(1)和count(*)基本没有差别! 
 
2. count(1) and count(字段)
两者的主要区别是
(1) count(1) 会统计表中的所有的记录数,包含字段为null 的记录。
(2) count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数,忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。 
转自:http://www.cnblogs.com/Dhouse/p/6734837.html

count(*) 和 count(1)和count(列名)区别

执行效果上:  
count(*)包括了所有的列,相当于行数,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL  
count(1)包括了忽略所有列,用1代表代码行,在统计结果的时候,不会忽略列值为NULL  
count(列名)只包括列名那一列,在统计结果的时候,会忽略列值为空(这里的空不是只空字符串或者0,而是表示null)的计数,即某个字段值为NULL时,不统计。

执行效率上:  
列名为主键,count(列名)会比count(1)快  
列名不为主键,count(1)会比count(列名)快  
如果表多个列并且没有主键,则 count(1) 的执行效率优于 count(*)  
如果有主键,则 select count(主键)的执行效率是最优的  
如果表只有一个字段,则 select count(*)最优。
转自:http://eeeewwwqq.iteye.com/blog/1972576

实例分析

mysql> create table counttest(name char(1), age char(2));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> insert into counttest values
-> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'),
-> ('b', NULL), ('b', '16'),
-> ('c', '17'),
-> ('d', null),
->('e', '');
Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)
Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> select * from counttest;
+------+------+
| name | age |
+------+------+
| a | 14 |
| a | 15 |
| a | 15 |
| b | NULL |
| b | 16 |
| c | 17 |
| d | NULL |
| e | |
+------+------+
8 rows in set (0.00 sec)

mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))
-> from counttest
-> group by name;
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
| name | count(name) | count(1) | count(*) | count(age) | count(distinct(age)) |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
| a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

额外参考资料:http://blog.csdn.net/lihuarongaini/article/details/68485838

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