本文主要给大家介绍MySQL记录总条数实现查询优化，文章内容都是笔者用心摘选和编辑的，具有一定的针对性，对大家的参考意义还是比较大的，下面跟笔者一起了解下MySQL记录总条数实现查询优化吧。                                                 

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1、COUNT(*)和COUNT(COL)

COUNT(*)通常是对主键进行索引扫描，而COUNT(COL)就不一定了，另外前者是统计表中的所有符合的纪录总数，而后者是计算表中所有符合的COL的纪录数。还有有区别的。
优化总结，对于MyISAM表来说：

1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择；

2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROMtablename WHERE COL = 'value' 这种查询；

3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 ='value' 的出现。

2、COUNT(*)还是COUNT(id)

根据我的理解，应该是使用COUNT(id)更加快速，因为如果我的id是一个自增的主键，那么计算它的数量显然比计算所有字段的数量需要消耗的资源少一些。但是我不止在一篇的类似指导mysql查询加速的文章中看到，都建议我们使用SELECT COUNT(*)而非直接COUNT主键，这是为什么呢？

貌似是因为用MyISAM引擎的表存储了总条数，如果没有WHERE或者WHERE恒为真（比如WHERE 1），那么COUNT(*)可以直接返回总条数。

另外，很显然COUNT(*)不是"计算所有的字段"，显然MySQL会把*解析成“一条数据”的意思。

测试数据，简单对比一下，未做更深入的测试：

#0.817-一百万条的查询时间
select count(*) from student ;
#0.789-一百万条的查询时间
select count(id) from student;
#1.011-一百万条的查询时间
select count(name) from student;
#1.162-一百万条的查询时间
SELECT COUNT(*) FROM student WHERE namelike '%xiaoli%';#默认用主键索引查询，但是加上like条件后索引失效

看完以上关于MySQL记录总条数实现查询优化，很多读者朋友肯定多少有一定的了解，如需获取更多的行业知识信息 ，可以持续关注我们的行业资讯栏目的。

分享标题：MySQL记录总条数实现查询优化
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